Ingeniería de Software

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Browsing Ingeniería de Software by Author "Flórez Aguirre, Daniel Jaime"

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    Modelo predictivo de riesgos de deserción estudiantil para la Institución Universitaria Pascual Bravo
    (Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Flórez Aguirre, Daniel Jaime; Briñez de León, Juan Carlos
    La deserción universitaria es un problema complejo con repercusiones económicas, sociales y personales significativas. Los altos índices de abandono escolar representan una pérdida de recursos financieros y oportunidades de movilidad social, perpetuando ciclos de pobreza y desigualdad. Identificar tempranamente a los estudiantes en riesgo de abandonar permite implementar programas de apoyo específicos, optimizar recursos, y mejorar las políticas educativas, lo que fortalece el compromiso estudiantil y mejora las tasas de retención. La intervención temprana es crucial para abordar este fenómeno de manera efectiva, beneficiando tanto a los individuos como a la sociedad en su conjunto. Este proyecto propone el desarrollo de un modelo predictivo de deserción académica, utilizando técnicas avanzadas de modelado de datos. El objetivo es generar información relevante que permita la creación de alertas preventivas y tempranas para mitigar este fenómeno. Se espera que este modelo contribuya a la identificación de los factores clave que influyen en la deserción, ofreciendo a la institución herramientas más eficaces para intervenir antes de que los estudiantes abandonen sus estudios. Este enfoque no solo busca reducir las tasas de deserción, sino también mejorar la eficiencia en la utilización de recursos públicos destinados a la educación superior. Utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos y modelado estadístico, se buscará generar alertas tempranas que ayuden a las instituciones educativas a implementar estrategias de prevención más efectivas. Este estudio se estructurará en cuatro fases principales: la recopilación y limpieza de datos, el desarrollo y ajuste del modelo, y la validación de este con datos históricos de estudiantes. Este trabajo se inscribe en el marco del semillero de investigación SAMDATA, donde participa el investigador externo Juan Carlos Briñez de León. La solución planteada se apoya en el análisis de datos históricos de la institución, integrando variables académicas, socioeconómicas, demográficas y comportamentales para construir un modelo de riesgo. Como producto final, se espera generar una API que integre este modelo con los sistemas institucionales, permitiendo el monitoreo automático del riesgo de deserción y facilitando la toma de decisiones.