Predicción del fracaso y abandono escolar mediante técnica de minería de datos

Abstract

En esta memoria de tesis se aborda el problema multifactorial del fracaso escolar de los estudiantes. Este problema se presenta en muchas instituciones educativas de todas partes del mundo, especialmente en niveles de educación media o superior, donde hay una cantidad importante de estudiantes que no aprueban sus materias o que abandonan sus estudios. En la actualidad este problema, se ha convertido en una de las prioridades de las instituciones educativas debido a las repercusiones que tiene no sólo desde el punto de vista educativo sino económico. Esta tesis hace una revisión del estado del problema además de proponer varios modelos de predicción a niveles educativos de enseñanza media. Por un lado, se propone una metodología para predecir a los alumnos que se encuentran en riesgo de abandonar o reprobar utilizando diferentes técnicas de Minería de Datos. El objetivo es obtener un modelo de predicción lo más preciso posible, el cual pueda usarse en generaciones futuras para poder reducir la reprobación y el abandono escolar. Por otro lado, se propone, otra metodología también basada en técnicas de Minería de Datos para predecir lo más temprano posible en el periodo escolar a aquéllos que estén en riesgo de suspender o abandonar, es decir, sentar las bases para que se pueda implementar un Sistema de Alerta Temprana, para una vez detectados poder tomar decisiones en cuanto a qué tipo de apoyo o intervención requiere cada uno de ellos para en lo posible impedir el fracaso, o bien, reducirlo y retener a los estudiantes en la escuela. Finalmente, se han realizado diferentes pruebas experimentales con datos reales procedentes de estudiantes de México. Los resultados obtenidos con las metodologías y algoritmos propuestos son buenos y mejoran a las anteriores propuestas con las que se han comparado.