Mineria de datos

2009
Universidad Tecnológica
de Izúcar de Matamoros
Sergio Valero Orea

[APLICACIÓN DE TÉCNICAS
DE MINERÍA DE DATOS PARA
PREDECIR DESERCIÓN]
La deserción escolar es un problema complejo que enfrentan las Instituciones de Educación Superior (ANUIES, 2001). Se
han hecho una gran cantidad de esfuerzos para combatir este problema como programas de tutorías, asesorías, talleres,
entre otros,sin lograr mejorar esta situación. El caso de la Universidad Tecnológica de Izúcar de Matamoros es nuestro
objeto de estudio para identificar las causas que motivan la deserción de nuestros estudiantes desde que ingresan.
Mediante técnicas de minería de datos, podemos encontrar relaciones entre atributos académicos para identificar y
predecir la probabilidad de deserción, previendo losfactores que indicen para que deserten, mejorando la eficiencia
terminal y brindándoles una oportunidad de vida como consecuencia de su permanencia en nuestra Institución.
Finalizaremos nuestra investigación proponiendo una herramienta para el tutor que le permitirá predecir la probabilidad
de deserción de cualquier alumno en cualquier momento de su estancia escolar.

1. Antecedentes de lainvestigación
La deserción, el rezago estudiantil y los bajos índices de eficiencia terminal se encuentran entre los
problemas más complejos y frecuentes que enfrentan las Instituciones de Educación Superior del
país, en la actualidad son reconocidos prácticamente por todas ellas (ANUIES, 2001). La deserción
escolar, es un problema que caracteriza a la mayoría de las instituciones mexicanas deeducación
superior. La mayoría de las instituciones han hecho algún tipo de esfuerzos por disminuir estos
índices realizando y estableciendo programas de tutorías, asesorías, congresos, talleres, eventos
para que los alumnos se involucren directamente y aumente su compromiso y una serie de
actividades más. Sin embargo, muchos de estos esfuerzos no han sido suficientes y el fenómeno se
siguerepitiendo constantemente.
En ese sentido, el estudio de los factores e índices que afectan a la deserción ha cobrado mayor
importancia en los últimos años. La necesidad de identificar y predecir la deserción de los
estudiantes en los primeros cuatrimestres es indispensable para tomar las acciones pertinentes y
poder disminuir este índice, y no menos importante, predecir su deserción en cualquiermomento
para su correcto seguimiento tutoral.
La minería de datos orientada a la educación permite predecir cualquier tipo de factor o
característica de un caso, fenómeno o situación. De esta forma, utilizando las técnicas que nos
ofrece la minería, podemos predecir, con un porcentaje muy alto de credibilidad, la probabilidad de
desertar de cualquier alumno con la ventaja de que se puedepronosticar en los primeros
cuatrimestres. La minería de datos en la educación no es un tópico nuevo y ha venido utilizándose
considerablemente en los últimos años.
Sobre este tema se han hecho algunas investigaciones muy similares, tal es el caso de la
Universidad de La Sabana en Colombia (Restrepo, 2008), en donde el objetivo era seleccionar, de
una base de datos de estudiantes, los atributos quetuvieran mayor incidencia en la deserción de la
Universidad en los últimos cuatro años, para éste proyecto se utilizó una técnica de minería de datos
llamada Rough Sets. Se han realizado estudios sobre minería de datos en sistemas educativos
basados en tecnologías web, como educación a distancia o asistida por computadora. Agathe
Merceron y Kalina Yacef, de la Universidad Leonardo Da Vinci enFrancia y la Universidad de
Sydney en Australia (Merceron, 2004), respectivamente, mostraron cómo utilizar los algoritmos de
minería de datos para descubrir conocimiento pedagógico relevante que se almacenaba en bases de
datos. Estos descubrimientos ayudaron, tanto a docentes como administrativos y directivos a
entender el aprendizaje de sus estudiantes y ofrecer sus enseñanzas de una mejor...