Uso de modelo de inteligencia artificial para la toma de decisiones: aplicación en la predicción de deserción universitaria

Abstract

La deserción universitaria es un fenómeno que ha ganado atención en los últimos años debido a sus consecuencias tanto para las instituciones educativas como para los estudiantes. Las altas tasas de abandono afectan la estabilidad financiera de las universidades, reducen sus ingresos por matrícula y recursos asociados, y pueden influir en su prestigio y calidad académica. Además, la deserción tiene un impacto directo en el futuro de los estudiantes, limitando sus oportunidades profesionales y personales. Para abordar esta problemática, la presente investigación propone un modelo de predicción de deserción universitaria basado en una red neuronal artificial. El modelo utiliza seis variables clave que abarcan aspectos académicos, socioeconómicos y emocionales de los estudiantes, seleccionadas por su relación directa con la probabilidad de deserción. La red neuronal artificial es capaz de reconocer patrones complejos en grandes conjuntos de datos, permitiendo realizar predicciones precisas sobre el riesgo de deserción de cada estudiante. Este enfoque novedoso tiene el potencial de mejorar la capacidad de las instituciones para intervenir a tiempo y brindar apoyo a los estudiantes en riesgo. El objetivo principal de esta investigación es proponer un modelo de predicción efectivo y práctico que ayude a las instituciones a identificar a los estudiantes en riesgo y a proporcionarles el apoyo necesario para que puedan continuar y concluir sus estudios. El estudio aborda aspectos éticos y de privacidad de datos, asegurando la protección de la información personal de los estudiantes y la transparencia en su uso para la toma de decisiones. También se reflexiona sobre cómo aplicar el modelo en el contexto de las políticas institucionales, destacando su potencial para mejorar la retención estudiantil y fomentar el éxito académico. Se llevó a cabo un análisis exhaustivo de la configuración del modelo, el proceso de ajuste y validación, el entrenamiento y la evaluación del modelo, y la identificación de factores de riesgo. Estos aspectos son fundamentales para garantizar la precisión y eficacia del modelo. Asimismo, se discuten estrategias de aplicación de los resultados a la toma de decisiones institucionales y la implementación de programas de apoyo específicos para estudiantes en riesgo. En cuanto a los resultados, el modelo predijo que un total de 290 estudiantes, de una muestra de 800, presentaban una probabilidad de deserción entre el 50% y el 100%. Este resultado subraya la importancia de un enfoque proactivo para identificar a los estudiantes en riesgo y brindarles apoyo temprano. Además, se destaca el potencial económico positivo de retener a estos estudiantes, tanto para ellos como para la institución. Esta investigación presenta un modelo innovador y efectivo para predecir la deserción universitaria, lo que permite a las instituciones educativas anticiparse a este problema y tomar medidas preventivas. Los hallazgos y recomendaciones presentados brindan a las universidades una valiosa herramienta para optimizar sus recursos, mejorar la retención y el éxito académico de los estudiantes, y, en última instancia, contribuir a una educación superior más equitativa y sostenible.