Modelo para identificar los patrones de comportamiento que influyen en el aprovechamiento académico de los estudiantes en la Escuela de Formación de Tecnólogos de la Escuela Politécnica Nacional

Abstract

La deserción académica dentro del sistema universitario constituye un desafío para las Instituciones de Educación Superior dentro y fuera del Ecuador. En la Escuela de Formación de Tecnólogos (ESFOT) de la Escuela Politécnica Nacional (EPN) continuamente se busca aumentar la retención de estudiantes, mediante alternativas que suban las tasas de deserción académica. Mediante este trabajo se analizó la información de los estudiantes de la ESFOT, armando una bodega de datos, que luego de ser sometido a un proceso ETL, se agrupó a factores del alumnado con base al rendimiento académico. Esta bodega de datos, permitió crear un modelo de minería de datos que determinó patrones y características que generan repitencia y deserción, para guiar adecuadamente al alumnado con mayor tendencia de abandono o fallo. El proyecto se enmarcó a la metodología de investigación científica basada en el diseño en conjunto con la metodología de minería de datos CRISP-DM, que proporcionó una guía de referencia normalizada del ciclo de vida de un proyecto de análisis de datos. Utilizando el algoritmo DECISSION TREE, y Auto Model de RapidMiner se obtuvo un modelo que identifica los patrones de comportamiento que afectan el rendimiento escolar de los estudiantes de la ESFOT con un nivel de confianza del 96,9%. Se detectaron algunos patrones de comportamiento que influyen en su aprovechamiento académico.