ANÁLISIS DE TRAYECTORIAS ESCOLARES Y PERFILAMIENTO DE ESTUDIANTES MEDIANTE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING

Abstract

El objetivo general de este trabajo de memoria es ofrecer herramientas y hacer un levantamiento de información para disminuir la tasa de deserción escolar. El impacto de la deserción escolar puede ser percibido en alzas de tasa de desempleo e inactividad, mayor tasa de criminalidad, así como menor tasa de productividad, crecimiento económico y cohesión social. Por su importancia, recabar información valiosa para el apoyo de decisiones es clave para su reducción. Primero, se realizará un análisis de las trayectorias de una cohorte entera de los estudiantes que completan la educación escolar y los que abandonan prematuramente. Se visualizarán con figuras interactivas las trayectorias de los estudiantes que en algún punto desertaron en función de la dependencia y los colegios que más atraen a estudiantes prontos a desertar, con tal de identificar los establecimientos. Luego, basándose en la metodología CRISP, se perfilarán los desertores para focalizar las medidas a estos mediantes técnicas de machine learning.The general objective of this memory work is to offer tools and to gather information to reduce the dropout rate. The impact of school dropout can be perceived in increases in unemployment and inactivity rates, higher crime rates, as well as lower productivity rates, economic growth and social cohesion. Because of its importance, collecting valuable information for decision support is key to its reduction. First there will be an analysis of the trajectories of an entire cohort of students who complete school education and those who leave prematurely. The trajectories of students who at some point drop out depending on the dependency and the schools that most attract students ready to drop out will be visualized with interactive figures, in order to identify the establishments. Then, using CRISP methodology, the deserters will be profiled with machine learning algorithms.