El nivel de Actividad en el Proceso Educativo como Indicador de Riesgo de Deserción Estudiantil medido en tiempo real con apoyo de tecnología BAM

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1 El nivel de Actividad en el Proceso Educativo como Indicador de Riesgo de Deserción Estudiantil medido en tiempo real con apoyo de tecnología BAM Leonardo Velásquez S. Consultor TI Santiago, Chile Bernhard Hitpass Heyl Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María Santiago, Chile Resumen En este trabajo, inspirado en el concepto de BAM (Bussiness Activity Monitoring), se enfoca el problema de la deserción relacionando el nivel de actividad de los estudiantes en su proceso educativo con la probabilidad de abandono de su plan de estudios. Utilizando técnicas BPM para modelamiento de procesos, se levanta el proceso genérico de formación en la institución, identificando el conjunto de actividades que debe realizar el alumno, y para ellas se definen métricas para medir la participación de los estudiantes para aquellas que sean susceptibles de ser medidas en consideración al conjunto de aplicativos con que cuenta la institución. La definición y validación de estos indicadores se realiza en base a un proceso Datamining (KDD: Knowledge Discovery in Database) sobre el conjunto histórico de datos de manera de obtener un factor de riesgo de deserción asociado al nivel de actividad de los estudiantes. Se espera que el uso de este indicador permita hacer gestión, con foco en los estudiantes en riesgo, de manera de lograr disminuir los índices de deserción. En la actualidad no existen estudios que relacionen la actividad de los estudiantes con su probabilidad de deserción, aspecto que constituye el foco y el principal aporte de este trabajo. Keywords: BAM, KDD, Desercion Estudiantil. I. INTRODUCCIÓN. Deserción Estudiantil, un fenómeno que en la actualidad se hace presente en todas las instituciones de educación superior, en general se entiende como el abandono de un programa de estudios antes de lograr el título o grado al que conduce el programa. En la literatura referida a la deserción y retención estudiantil existen numerosos estudios en los cuales se define de manera precisa, pero no siempre de la misma forma, los conceptos de retención y deserción estudiantil. En algunos de ellos además se definen taxonomías de la deserción, encontrándose diferentes causas, para las diferentes categorizaciones que se consideran. En esta línea, por ejemplo, se puede considerar como un primer nivel de clasificación el hecho de si el abandono es voluntario o involuntario, entendiéndose como deserción voluntaria, los casos en que el estudiante decide dejar el programa para emprender otra actividad o ingresar a un programa diferente de la misma u otra institución. Por el contrario, los retiros involuntarios, son aquellos en que la institución, en general por aspectos reglamentarios, obliga al estudiante a abandonar los estudios. Aun cuando pareciera que las estrategias que se escojan para evitar o al menos disminuir la deserción dependerán de su naturaleza o causa, considerando los objetivos de este trabajo, se optara por el concepto inicial y básico de deserción, es decir, el abandono de los estudios sin lograr obtener el título o grado al que conduce el programa. Sin duda que el problema es global y se presenta en todas las instituciones de educación superior, tanto de Chile como del extranjero, independiente de si son privadas o estatales, independiente de si son Universidades, Institutos Profesionales o Centros de Formación Técnica. En Chile las cifras a que alcanza la deserción son alarmantes: 50% de los alumnos que se matriculan en una institución de educación superior (Universidad, Instituto Profesional o Centro de Formación Técnica) no obtienen su título y/o grado. En el caso de los Institutos Profesionales, esta cifra alcanza a 60% 1 La incorporación de instituciones privadas al sistema educativo y como consecuencia de políticas de acceso que ellas han utilizado, ha tenido como efecto que el acceso a la educación en Chile haya pasado de ser un tema elitista a uno masivo (En los últimos 30 años la matrícula de pregrado pasa de a más de un millón de estudiantes 2 ). Esto por cierto tiene como una de sus consecuencias el que la deserción afecta cada vez a un mayor número de estudiantes. El impacto o efecto que ello conlleva afecta no solo a los individuos y a las instituciones que la sufren, sino también, en vista a que la educación es uno de los principales factores de movilidad social, a la sociedad completa. 1 Según datos del Consejo Nacional de Educación. 2 Centro de Estudios MINEDUC.

2 El factor económico es también un aspecto relevante 3 en el impacto que la deserción tiene, por cuanto el costo directo de la deserción entendiendo esto como el gasto generado por el estudiante durante su estadía en la institución es asumido en parte por el estudiante o quien financie sus estudios, la institución y el propio estado. Desde otro punto de vista, la tasa de retención estudiantil (entendiéndose como el complemento de la deserción) en los diferentes programas de pre y post grado, es considerado como un índice relevante para medir la calidad de los programas y de las instituciones que los ofrecen. Desde esta perspectiva es que para las instituciones de educación superior, que están (o lo estarán) en proceso de acreditación, un objetivo de relevancia es el tener, y por supuesto mantener, buenos índices de retención. De esta forma se pueden entender como una necesidad para las instituciones de educación el desarrollar e implementar mecanismos que permitan hacer gestión sobre el problema. Sin duda que el disponer de algún mecanismo que permita detectar los alumnos que son potencialmente desertores será de una gran ayuda, ya que permite que los recursos que se destinen al tema sean focalizados en quienes lo requieren. II. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA Aun cuando el problema general es la deserción estudiantil, y al respecto existen numerosos trabajos que abordan el tema, desde diferentes puntos de vista, existe una dimensión en la que las tecnologías de información tiene mucho que aportar y que es la que motiva el desarrollo de este trabajo: Determinar factores de riesgo de deserción. En la gran mayoría de los trabajos revisados que están relacionados con modelar la deserción estudiantil, el aporte de la informática está relacionado con el área de inteligencia de negocios y se orienta a identificar variables que inciden en la deserción, para luego descubrir el perfil de los estudiantes desertores. Estos perfiles permiten acercarse al problema general, identificando un conjunto de alumnos que se encuentran en los grupos de riesgo de deserción. Sin duda que esto ha significado un gran aporte al manejo de la deserción, ya que ha permitido a las instituciones crear programas de apoyo a estos grupos. En la práctica, esto perfiles se relacionan a variables como sexo, edad, grupo socioeconómico de los padres, nivel educacional de los padres y en general con variables que en nada los estudiantes, o las instituciones puedan manejar o cambiar. Parece ser entonces que el riesgo de deserción es un estigma que los estudiantes padecen, y el que las instituciones deben de alguna forma intentar quitar. El problema abordado en este trabajo es entonces el poder determinar un modelo predictivo probabilístico basado en índices de riesgo de deserción que se haga cargo de al menos alguna de las variables que pueden ser controladas por el propio alumno, como actor de su proceso educativo. 3 En un estudio del 2005, se estima en $ millones de pesos anuales. III. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Y ESTADO DEL ARTE Deserción. Como consecuencia de la globalidad e importancia del impacto que tiene la deserción estudiantil, no resulta difícil encontrar trabajos que aborden el problema desde el punto de vista teórico. En la mayoría de esos trabajos se presentan modelos que identifican, categorizan y analizan los factores (personales y/o institucionales) que inciden en la deserción de los estudiantes. Sin duda que la misma naturaleza de la deserción en su complejidad impide que exista un modelo único y consensuado que permita explicarla, lo que por cierto ayudaría con la tarea de poder gestionarla. En consecuencia es posible encontrar corrientes que explican la deserción con énfasis en determinados enfoques. De esta forma, se pueden encontrar modelos; Psicológicos Sociológicos Económicos Organizacionales o Institucionales Relacionales o de interacción La siguiente figura, tomada del trabajo de Díaz [6] permite apreciar de manera resumida los enfoques considerados en los diferentes modelos presentes en los trabajos sobre deserción estudiantil. Figura 1: Matriz topológica de la sistematización de la literatura relacionada con la deserción estudiantil 4 En esta figura se puede apreciar que el modelo de Tinto es el que mayor incidencia tiene en el resto de los modelos, ya que presenta influencias en casi todos lo demás (De los diez 4 Fuente [2]

3 modelos incluidos en el estudio, 7 presentan relación con el modelo de Tinto). En la revisión de los trabajos realizados en Chile se puedo notar que son en su mayoría, con escasas excepciones, orientados a describir el perfil de los estudiantes desertores o a presentar la estadística descriptiva de la deserción, esto además con la limitación de que en general están referidos a una institución en particular. En otras palabras, no hay mucha literatura que incorpore modelos teóricos sobre la deserción en Chile. Una de las excepciones a esto es el trabajo de Díaz, Christian, 2008 [2] que presenta un modelo para la realidad en Chile, modelo en el cual se ponderan los elementos relacionados con la Integración Académica e Integración Social, medidos en un conjunto de variables para concluir que una mayor integración en cualquiera de estas áreas está relacionada positivamente con una mayor permanencia en la institución. Desde el punto de vista de las Tecnologías de Información (ver [4]), en los trabajos relacionados con el tema, el problema se aborda principalmente desde el punto de vista de la Inteligencia de Negocios y de la Minería de Datos para obtener perfiles y caracterizaciones de los estudiantes desertores. En Chile, y como resultado de la aplicación de técnicas de minería de datos a los datos recolectados por las instituciones ya sea del interés propio o por la necesidad de responder a los requerimientos de instituciones como la CNA, el CSE o el MINEDUC, los trabajos realizados identifican variables que inciden en la deserción que esta incluidas en los modelos teóricos, es decir que en los casos en que se lograron resultados positivo, en el sentido de encontrar relaciones entre los estudiantes que desertan y el grupo de variables estudiadas, se obtiene que las variables que caracterizan al estudiante desertor están asociadas a los factores descritos por los modelos teóricos. Por ejemplo en [4], utilizando una técnica de regresión logística, se identifican las variables sexo, carrera, puntajes PSU (prueba de selección universitaria), NEM (promedio de notas de enseñanza media), colegio de procedencia, nivel socioeconómico y comuna de procedencia. En base a estas variables y producto de los resultados obtenidos, el trabajo concluye con la construcción de un aplicativo para la determinación de la probabilidad de deserción. Por su parte el trabajo realizado en [5], que describe un riguroso proceso de análisis basado en redes neuronales para determinar las relaciones entre las variables estudiadas y la deserción, no logra obtener resultados concluyentes para las variables estudiadas. Sin embargo, en el mismo trabajo se concluye que basado en el conocido factor predictivo de las NEM, en la deserción estudiantil (como es mencionado por ejemplo en [11], [12], [13]), probablemente el conjunto de datos utilizado para realizar el estudio no fue recabado con la suficiente rigurosidad. Por último, aunque no presenta estudios, el SIES (Servicio de Información de Educación Superior, dispone de datos relativos a la retención estudiantil en pregrado de todas las instituciones de educación superior de Chile. En resumen, en le revisión de la literatura relacionada con la deserción estudiantil se desprende que no hay trabajos que estudien la relación entre las actividades de los estudiantes y su probabilidad de deserción. Esto constituye el aporte de este trabajo. El concepto de BAM y el problema de la deserción. El término BAM fue originalmente introducido por Gartner [2] y se refiere a la agregación, recolección, análisis y presentación en tiempo real de las actividades que acontecen al interior de la organización. En este contexto, según Gartner, una actividad puede ser o bien un proceso de negocios que es orquestado por un BPMS (Business Process Management Suite) o bien una serie de actividades distribuidas en múltiples sistemas y aplicaciones. El objetivo de BAM es proveer información en tiempo real sobre el estado y resultado de varias operaciones, procesos y transacciones. Su principal beneficio radica en que permite tomar mejores y oportunas decisiones. [6] Es necesario aclarar que el concepto de BAM es un concepto fuertemente ligado al área de las tecnologías de información y a diferencia de BPM, que en teoría puede ser implementado sin el apoyo TI, BAM no tiene sentido sin tecnologías informáticas. En el contexto de este trabajo aparece como atractivo la construcción de un indicador de riesgo de deserción basado en el conjunto de actividades que realiza el estudiante y/o la institución en el ámbito del proceso educativo ya que permitiría que todos los actores del proceso educativo puedan tomar las acciones correctivas respecto de las anomalías o alertas detectadas. Esta mirada además permite complementar aspectos no incluidos en trabajos sobre deserción que se centran sobre datos pre-existentes y estáticos, y así poder determinar un indicador de riesgo de deserción. Considerando que en las actividades del proceso educativo intervienen un conjunto de sistemas que operan y apoyan las actividades de docentes y alumnos y en cada uno de ellos se registran datos respecto de estas, es que surge la motivación para implementar una solución like BAM. El proceso de minería de datos KDD (Knowledge Discovery in Database) se refiere al proceso de obtener información a partir de un conjunto,

4 normalmente grande de datos y se puede definir como el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, Data-Warehouses o cualquier otro medio de almacenamiento de información. [10] En la aplicación de este proceso a un problema en particular, se concreta como un proceso iterativo e interactivo que busca identificar patrones o relaciones ocultas en los datos. Figura 2: El proceso KDD CRISP-DM, por su parte, corresponde a una metodología que permite de manera sistemática y estructurada llevar a cabo el proceso KDD. El ciclo de vida de un proyecto datamining que hace uso de la metodología CRISP-DM, consiste en seis fases que se relacionan entre ellas en un flujo secuencial no rígido, sino que más bien el devolverse de un fase a la anterior es parte de la metodología. En la figura 6 [9] se muestra un esquema que muestra las fases y en el que las flechas representan las dependencias más importante y frecuentes. Por su parte el círculo exterior del diagrama representa la naturaleza cíclica propia de los procesos datamining en el sentido de que el proceso no concluye con el despliegue de una solución sino que más bien abre nuevas interrogantes que dan origen a un nuevo proceso de datamining que se ve mejorado con la experiencia del anterior. Figura 3: Metodología CRISP-DM IV. ENFOQUE METODOLÓGICO Para llevar a cabo el trabajo, este se dividió en tres fases secuenciales: Fase 1: Levantamiento del proceso académico. Se plantea como objetivo fundamental de esta etapa el identificar el conjunto de actividades realizadas por el alumno. Fase 2: Identificación de actividades y definición de mediciones. En esta etapa se espera obtener la definición de las variables y el o los sistemas que se utilizan (o utilizaran) para medirlas Fase 3: Determinación del modelo. En esta fase se espera determinar el modelo predictivo de deserción en base las variables consideradas. V.- PROPUESTA DE SOLUCIÓN Revisando las publicaciones sobre estudios de deserción se encuentra que varios de ellos se fundamentan [1] en un modelo teórico propuesto por Tinto en 1987, en donde se consideran diversos factores que inciden en la decisión de desertar de los estudiantes.

5 Figura 4: Diagrama del modelo de Tinto En este modelo se presenta como uno de los factores relevante en la explicación de la deserción de los estudiantes las Experiencias Institucionales que se conforman en los aspectos formales e informales ligados a los procesos de estudio y el conjunto de actividades que en él se realizan. Consecuente con este modelo, es que se propone construir un conjunto de indicadores que nos permita medir el nivel de actividad de un estudiante en su proceso educativo y de esa manera acercarse a los conceptos teóricos del modelo de Tinto, tales como rendimiento académico, interacciones con el profesorado, y actividades extracurriculares. Acercando el problema al punto de vista de las Tecnologías de la Información, concretamente desde la mirada de la gestión de procesos, el concepto de BPM 5 motiva a buscar una solución del tipo BAM 6 que permita monitorear, con el apoyo de sistemas TI, la actividad del alumno y generar las alertas en tiempo real cuando estas se acercan a niveles de riesgo. El objetivo de este trabajo, es el de obtener un indicador de riesgo de deserción basado en mediciones de actividad de tipo BAM, en el proceso educativo de los estudiantes. V. DESARROLLLO Y VALIDACIÓN Para el desarrollo del trabajo y simultáneamente verificar la validez de lo planteado, este se realizó en un instituto profesional, con sede en Santiago y que cuenta con alrededor de 800 alumnos. El Proceso Docente en la Institución 5 Se llama Gestión o Administración por procesos de Negocio (Business Process Management o BPM en ingles) a la metodología corporativa cuyo objetivo es mejorar el desempeño (eficiencia y eficacia) de la organización a través de la gestión de procesos de negocio. 6 Business Activity Monitoring [2] concepto introducido en 2002 por Gartner y que se refiere a la agregación, análisis y presentación de información en tiempo real de las actividades dentro de las organizaciones. Como se planteó en el enfoque metodológico, en la primera etapa del trabajo se pretende identificar el conjunto de actividades que debe realizar el estudiante en su relación con la institución, en cuanto a su rol de alumno de una carrera. Para identificar el conjunto de actividades que realizan los estudiantes se entrevistó a docentes y directivos de la institución. Considerando el hecho de que el proceso docente está compuesto por un gran número de actividades y eventos y las relaciones temporales y de dependencia entre ellas son de una enorme complejidad, se optó por realizar una abstracción de él, identificando las principales actividades y modelándolas como independientes en el sentido de que en general no se consideró la secuencia seguida, de esta manera el proceso se modela como sincronizado solo al comienzo y fin del periodo de matrícula (anual o semestral según la carrera). Figura 5: Abstracción y simplificación del proceso docente Las actividades identificadas y que fueron consideradas como relevantes para el trabajo se muestran en la figura 5 y se describen brevemente a continuación: Matrícula: Actividad obligatoria de carácter administrativo y marca el punto de inicio del proceso. La matrícula corresponde al hecho en que el alumno ingresa o decide mantenerse en alguno de los programas ofrecidos por la institución. Se realiza una vez al año y para ellos se dispone de un sistema informático que emite el contrato. Es de carácter presencial y el estudiante debe acudir a las oficinas de la institución para concretar el hecho con la firma de un contrato de prestación de servicios educacionales. En caso de que un alumno esté en condiciones de renovar su matrícula por un nuevo periodo y no lo haga, constituye uno de los eventos que determina al alumno como desertor. Inscripción de Asignaturas: Esta es una actividad de carácter administrativo y es obligatoria para todos los alumnos. Con la excepción de quienes

6 inician una carrera (alumnos nuevos o que se cambian de carrera), esta se realiza de manera autónoma por parte de los estudiantes, para lo cual cuentan con un aplicativo disponible a través de la web, en el que el estudiante puede decidir su carga académica y tomar sus ramos para el periodo (semestral o anual). Clases Presenciales: De acuerdo al modelo educativo de la institución, y al diseño de las mallas curriculares vigentes, corresponde a la principal actividad de carácter académica-docente. Es de carácter obligatoria y en la mayoría de las asignaturas se exige un porcentaje de asistencia como requisito para la aprobación. Esta actividad es la representación de múltiples actividades de diferente naturaleza que se realizan durante el transcurso de ella. Actualmente en la institución se registra de forma manual. No se registra la participación en actividades realizadas en ella, salvo que se trate de alguna actividad evaluada. Actividades de Evaluación: Otra de las actividades de carácter obligatorio corresponde a la evaluación. Contempla pruebas formales escritas y orales y trabajos evaluados. La institución cuenta con un aplicativo en el que el docente a cargo de la evaluación puede registrar la nota o evaluación obtenida por el alumno. Ahora se está rediseñando de manera de enriquecer la información incorporando más datos que puedan aportar al control del proceso educativo. Estudio Personal: Esta es una actividad de carácter voluntario y de naturaleza docente. No existe registro de esta actividad. Se considera posible que una aproximación a la medición de esta actividad se puede lograr mediante la actividad detectada en el uso de instrumento que la institución pone a disposición de los alumnos para apoyar la docencia. Uso de Servicios Biblioteca: El uso de los servicios de biblioteca es de carácter voluntario y de naturaleza docente. Corresponde al acceso y uso que realiza el estudiante del material de apoyo a la docencia que la institución pone a disposición de los estudiantes. Este material es de carácter físico, para lo cual el estudiante debe acudir a la biblioteca de la institución. La institución cuenta con aplicativo que permite registrar el uso del material disponible en la biblioteca. Uso Servicios Intranet: La institución cuenta con una intranet académica orientada a entregar información de tipo académico a los estudiantes. Básicamente la intranet cuenta con tres servicios: o o o Material de estudio: Permite a los profesores poner a disposición de los estudiantes de su curso material complementario y de apoyo al aprendizaje. Notas Parciales: Permite a los profesores registrar el resultado obtenido por los estudiantes en las actividades evaluadas, los que son visualizados de manera personal por cada estudiante. Calendarización de actividades: Permite a los profesores planificar las sesiones de En general se estima que el uso de estos servicios está relacionado con la integración institucional del estudiante. Uso de Servicios Administrativos: El estudiante como parte de sus actividades, durante el semestre, hace, o más bien puede hacer, uso de diferentes servicios administrativos. Estos servicios son diferente índole, como ser, petición de certificados, tramite de solicitudes, pago de mensualidades. La institución cuenta con sistemas de información que apoyan estas actividades, aun cuando no están integradas a la plataforma académica y más bien están operando de manera aislada o forman parte del sistema contable de la institución, lo que hace difícil la utilización de esta información. Actualmente se está trabajando en integrar estos aspectos en una plataforma única. Variables a considerar en el modelo. La segunda fase del trabajo consistió en definir para cada una de las actividades la forma en que serían medidas. Desde la perspectiva teórica del BAM, lo que se pretende es determinar las métricas y variables del proceso en cuanto a alguna de las dimensiones de volumen, velocidad, errores, o condiciones especiales [14]. Desde el punto de vista práctico, el trabajo consistió en analizar cada una de las actividades mencionadas anteriormente de manera de determinar la forma en que se detecta la actividad realizada en alguno de los sistemas operacionales de la institución y luego en vista de los datos disponibles definir la métrica. En el caso de sistemas manuales en vías de implementar su automatización, se contempló el incluir como requerimiento los registros de datos necesarios para obtener la métrica definida. Aun cuando las actividades se analizaron desde la perspectiva institucional y con un horizonte en las tecnologías de información, las variables y métricas encontradas se revisaron teniendo en cuenta los modelos teóricos de deserción. En vista de lo expresado en los párrafos anteriores, tanto las variables como las métricas adoptadas son sustentables desde las diferentes perspectivas consideradas: factibilidad

7 para efectuar las mediciones por un lado, concordantes con el modelo BAM, y se espera que alineadas con los conocimientos teóricos de la deserción. En vista de la importancia que le otorga la institución a la gestión de la deserción, en esta fase además se definieron requerimientos para nuevos sistemas y modificaciones a los actuales, de manera de que en un futuro cercano sea posible complementar el modelo. El resultado de este trabajo se muestra en la Tabla 1. En ella se indica la existencia de sistema y la forma propuesta para medir el nivel de actividad. Tabla 1. Variables a ser incluidas en el modelo Fase 1: Comprensión del negocio. En la fase de comprensión del negocio se estudia el problema de la deserción estudiantil de la institución y se analiza las posibles causales desde la perspectiva teórica, llegando a plantear la necesidad de contar con un indicador de riesgo de deserción. En base a los datos existentes y los objetivos de gestión de la deserción, como parte del proceso de revalidación de la acreditación, se decide buscar un modelo de deserción basado en la actividad de los estudiantes. Fase 2: Comprensión de Datos. En base la revisión de los sistemas informáticos de la institución se determina usar datos de diferentes sistemas para obtener la información requerida por el modelo. Fase 3: Preparación de Datos. Para indicar la existencia de sistema se utilizó las categorías siguientes: SI : Sistema Informático, SM+ : Sistema Manual. En proceso de implementación de sistema informático. SM : Sistema Manual. No se contempla en el corto plazo la implementación de un sistema informático. SS+ : Sin sistema. En proceso de implementación, SS : Sin sistema. No se contempla su construcción en el corto plazo Validación del Modelo. Si bien es cierto que en la actualidad no se cuenta con la totalidad de los datos correspondiente a variables y métricas consideradas en el diseño del índice de riesgo de deserción, se espera poder contar en un futuro cercano con los datos necesarios para poder determinar y validar este índice. Para efecto de determinar si existe relación entre los niveles de actividad de los estudiantes, se procedió a revisar los registros históricos de los sistemas operacionales en la institución, para con estos conformar un conjunto de datos que sirva de base para un proceso KDD que considere alguna de las variables y métricas o aproximaciones a ellas. Para efectuar este proceso de KDD se adopta la metodología CRISP-DM descrita en capitulo anterior. A continuación se expone el resultado de este proceso. En esta fase se procedió a estudiar los datos para construir el conjunto de datos finales a ser utilizado en el proceso de modelado. Durante el proceso de preparación de datos, se procede a consolidar los datos como una tabla única que incluye datos desde el año 2007 hasta el 2013 respecto de lo indicado en la tabla anterior. El análisis de los datos y un proceso iterativo entre la preparación de datos y el proceso de modelado, obliga a desechar datos referidos al pago de mensualidades y uso segregado de módulos de intranet. En subsidio, y para verificar si el uso de la intranet académica tiene alguna incidencia, se decide utilizar la cantidad de accesos por año como variable de estudio. Se decide además introducir dos nuevas variables basadas en el registro de notas parciales: Evaluaciones no rendidas y promedio general de notas parciales. Finalmente el conjunto de datos queda como se muestra en la tabla siguiente: Tabla 2. Descripción del conjunto de datos Se incluyen los datos de todas las carreras entre los años 2007 y Fase 4: Modelado Con el conjunto de datos construido después del proceso de preparación, se procedió a utilizar la herramienta RapidMiner para utilizar el modelo de regresión logística,

8 escogido en vista que lo que se busca es determinar la capacidad predictiva de las variables consideradas sobre la variable deserción bi-valuada (Si/No). Los resultados obtenidos (coeficientes de correlación) se muestran en la tabla siguiente: Tabla 3. Resultado de aplicar el modelo de regresión logística Haciendo uso de las características de la herramienta RapidMiner, esta se utilizará ahora para validar el modelo basado en la regresión logística como predictor de la deserción de estudiantes. El resultado de esta validación se muestra en la siguiente tabla: Tabla 4: Precisión del modelo obtenido Fase 5: Evaluación En vista de los resultados obtenidos de la aplicación de un modelo de regresión logística sobre el conjunto de datos construido, se puede observar que este modelo tiene un 83% de precisión en la predicción de la condición de desertor de un estudiante. Es decir, en base a los valores de las variables incluidas en el modelo, se puede predecir con una buena probabilidad la deserción de un estudiante. Como parte del proceso CRISP-DM se efectuó un análisis en el que se excluyó la variable promedio de notas, de manera de considerar solo variables asociadas al nivel de participación del estudiante en las actividades consideradas (uso de intranet, uso de biblioteca y asistencia a evaluaciones) y en este caso se obtuvo un nivel de precisión en la predicción de un 88%, como se muestra en la tabla siguiente. Tabla 6. Precisión del modelo excluyendo la variable promedio de notas. Conclusiones La mayor implicancia de los resultados de este trabajo es que el contar con un indicador de riesgo de deserción estudiantil basado en la actividad realizada por el alumno permitirá a la institución contar con una herramienta, que en tiempo real, permitirá identificar a los estudiantes en riesgo de deserción de manera de poder implementar acciones tendientes a evitarla. En cuanto a la validación del modelo y aun cuando no se consideró la totalidad de las mediciones propuestas para medir la actividad de los estudiantes durante su permanencia en el programa que cursan, en base al proceso de minería de datos efectuado, en vista de los datos estudiados y los resultados de la regresión logística aplicada sobre ellos, aún es posible concluir que existe relación entre el grado de participación de un estudiante y la probabilidad de deserción. Como consecuencia de los resultados obtenidos en este trabajo se pretende implementar el conjunto de mediciones y métricas en los sistemas considerados de manera de gatillar eventos en tiempo real cuando el modelo predictivo aplicado al conjunto de variables, que constituye el índice de riesgo de deserción buscado, alcance niveles por sobre lo esperado. La automatización del indicador de riesgo de deserción, permitirá a la institución elaborar un plan de trabajo para realizar acciones focalizadas que permitan disminuir el riesgo de deserción. Sin duda que muchas de estas acciones podrán ser apoyadas por herramientas informáticas que permitan automatizar algunas de ellas. Por otro lado y considerando los modelos teóricos de deserción que consideran como un factor incidente en la deserción la integración institucional, parece posible utilizar los medios sociales de la institución (Facebook, twitter, foros, etc.) monitoreando la participación de los estudiantes en estas actividades, para aproximarse a esta variable. Este es un punto en el cual es posible avanzar en la misma línea de trabajo. VI. REFERENCIAS [1] Donoso, S., Schiefelbein, E. Análisis de los modelos explicativos de los estudiantes en la Universidad: Una visión desde la desigualdad Social in Estudios Pedagógicos XXXIII, Nº 1: 7-27, [2] Gartner., Business Activity Monitoring: Calm before Storm [3] Díaz P., Christian, Modelo Conceptual para la Deserción Estudiantil Universitaria Chilena, Estudios Pedagógicos XXXIV, Nº 2: 65-86, 2008

9 [4] Universidad del Bío Bío, Modelo para Estimar la Probabilidad de Deserción de los Alumnos en la Universidad del Bio Bio [5] Fischer A, Erwin, Modelo para la Automatización del Proceso de Determinación de Riesgo de Deserción en Estudiantes Universitarios, Tesis para optar al grado de Magister en tecnologías de la Información, Universidad de Chile, 2012 [6] Wikipedia, [7] North, Mathew, Datamining for the masses, ISBN: , 2012 [8] Rajaraman, Anand, Leskovec, Jure, Ullamn, Jeffrey, Mining of massive dataset [9] Pete Chapman et al. (1999) CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining. ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/support/mo deler/documentation/14/usermanual/crisp-dm.pdf [10] López Pérez and Daniel Santín, Minería de Datos - Técnicas y Herramientas. Madrid: Thomson, [11] Pizarro S, Raúl, Propuesta De Un Modelo De Monitoreo De Índices E Indicadores Educativos De Medición Y Evaluación Curricular, Revista de Estudios y Experiencias en Educación. UCSC. Vol. 11, No. 22, agosto-diciembre, 2012, pp [12] Aguirre G., Nelson, Factores Que Predicen El Rendimiento Académico En La Escuela De Ingeniería De La Universidad De Chile, Tesis Para Optar Al Grado De Magíster En Economía Aplicada, 2012 [13] Fischer, Ronald, Repetto, Andrea, Métodos de Selección y Resultados Académicos Centro de Estudios Públicos 2002 [14] Crump, James, Business Activity Monitoring Software AG, Business White Paper, 2006

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