Resumen

Los problemas de rezago en los estudios y deserción afectan a las instituciones educativas, a los estudiantes que los padecen y a sus familias, de allí la importancia de estudiarlos. En este trabajo, se analiza el rendimiento académico de las cohortes 2011-2016 de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de una universidad pública, para ello se cuenta con información de 976 estudiantes: puntaje de ingreso a la universidad, calificaciones en las asignaturas y alguna data personal. Se describe estadísticamente el rendimiento académico general y el del primer año de estudios. Se calculan el promedio ponderado ajustado y los índices de rendimiento exógeno, endógeno y total. Con todo este conjunto de variables, utilizando un aplicativo propio y un aplicativo comercial, se aplican técnicas de minería de datos para encontrar patrones que describen el comportamiento académico estudiantil; para ello se emplea la metodología CRISP-DM. 

Al aplicar técnicas de clasificación: redes neuronales y árboles de decisión se encuentra que las variables más influyentes son el índice de rendimiento exógeno y la relación de créditos aprobados en relación a los créditos que en teoría debieron aprobar. 

Como consecuencia se proponen algunas estrategias que adecuadamente implementadas podrían disminuir los problemas estudiados. 

Se concluye que al analizar el rendimiento académico de un estudiante no basta con las calificaciones obtenidas, se debe considerar su comportamiento académico, su rendimiento en relación a su cohorte y el ritmo de avance en la aprobación de las asignaturas. Es así que las técnicas empleadas permiten identificar oportunamente a los estudiantes en riesgo académico.

INTRODUCCIÓN

La educación es fundamental para el desarrollo y el bienestar de una sociedad, por tanto, los estudiantes son el activo fundamental de cualquier institución educativa. El desarrollo social y económico de un país está directamente relacionado con el rendimiento académico de sus estudiantes 1.

L análisis del rendimiento académico debe considerar problemas relacionados con el "retraso en los estudios" y la "deserción", problemas que son mundialmente reconocidos y que significan una pérdida de capital humano y financiero, pues impactan negativamente en las instituciones, en los sistemas de educación superior y, principalmente, en los estudiantes que los padecen y en sus familias. Se suma a esta problemática el hecho de que la concepción de esos términos no es única.

En la década pasada, el Instituto Internacional para la Educación Superior en América Latina y el Caribe (IESALC) propuso un Proyecto Regional sobre Deserción y Repitencia en la Educación Superior en América Latina y el Caribe, cuyo objetivo era determinar la magnitud de la deserción y la repitencia en los países de la región en el ámbito de sus sistemas de educación superior, analizar sus causas, sus implicaciones y proponer medidas remediales 2.

• Materias:Minería de datos Educación superior Deserción universitaria Educación
• Subjects:Data mining Education higher College dropouts Education
• Palabras claves:Rendimiento académico, deserción estudiantil, reprobación académica, rezago estudiantil, minería de datos, técnicas de clasificación.
• Keywords:Academic performance, student desertion, academic reprobation, student lag, data mining, classification techniques.