Desarrollo de un Modelo de Machine Learning para la Dimensión Socioeconómica del Proyecto de Deserción en la Educación Superior: Modelo de Alertas Tempranas con Tecnologías Emergentes en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE

En este proyecto titulado "Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la dimensión socioeconómica del proyecto de Deserción en la Educación Superior: Modelo de alertas tempranas con tecnologías emergentes en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE se basa en encontrar soluciones para enfrentar un problema actual que es de la deserción estudiantil mediante un modelo de machine learning. La importancia de este trabajo se basa en encontrar alertas tempranas a los estudiantes que podrían abandonar sus estudios desde una perspectiva que no solo se base en lo académico sino también analizando la dimensión socioeconómica. El proyecto se enfocó en varios objetivos específicos, como evaluar diferentes técnicas de modelado, diseñar el modelo predictivo y validar su efectividad. Se realizó un cuidadoso proceso de recolección y preparación de datos, seleccionando las variables más relevantes para la deserción. Con algoritmos como la regresión logística y los árboles de decisión, entrenamos varios modelos y elegimos el que mejor. El resultado es un modelo preciso que no solo ayuda a detectar a tiempo a los estudiantes en riesgo, sino que también ofrece una visión clara de los factores más influyentes, como la situación socioeconómica y el desempeño académico. Esto permite realizar intervenciones más acertadas y con tiempo suficiente para mejorar la retención estudiantil y cumplir los objetivos de la ODS.

• Yazar: Zambrano Manosalvas, Jhandry Vinicio (author)
• Materyal Türü: bachelorThesis
• Baskı/Yayın Bilgisi: 2024
• Konular: DESERCIÓN; PREDICCIÓN; MACHINE LEARNING; SOCIOECONÓMICO; EDUCACIÓN
• Online Erişim: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/38595