El aprendizaje automático en la educación superior como herramienta para optimizar los índices de deserción y detectar los factores que la ocasionan

El aprendizaje automático en la educación superior como herramienta para optimizar los índices de deserción y detectar los factores que la ocasionan

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William Ruiz Martínez

Resumen

La deserción escolar se ha convertido en una de las grandes preocupaciones de las instituciones de educación superior ya que de la permanencia de sus estudiantes depende en cierto grado su propia sustentabilidad económica. Para nadie es un secreto que la actual situación económica del país, y otros factores como la reticencia de los estudiantes a cursar programas educativos extensos, cada vez llaman menos la atención de los estudiantes. Atenuantes como el difícil y exigente panorama laboral y los elevados costos de matrículas de ciertas instituciones educativas contribuyen a desincentivar el ya minado y reducido mercado estudiantil. Es por ello que las universidades deben reinventarse y plantear nuevas alternativas y métodos de educación donde la realidad laboral coincida y sea congruente con los conocimientos impartidos en las aulas de clase. Para poder estar seguro de cuáles son las causas de la deserción escolar no basta con presumir, sino que se deben comprobar los verdaderos factores de la deserción.. Consecuentemente el objetivo del presente artículo es presentar una revisión de diferentes estudios relacionados con la deserción escolar en ámbitos de educación superior y establecer cómo se puede predecir dicha deserción basándose en la aplicación de diferentes modelos y algoritmos de aprendizaje.

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Biografía del autor/a (VER)

William Ruiz Martínez, CORPORACIÓN UNIFICADA NACIONAL DE EDUCACIÓN SUPERIOR - CUN

Magister en dirección estratégica de Ingeniería de software, UNINI, Especialista en Gerencia de proyectos, Ingeniero de Sistemas, Docente asociado del programa de Ingeniería de Sistemas, miembro del grupo de investigación Axón, william_ruizmar@cun.edu.co - Bogotá/Colombia

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