Resumen de Minería de datos para la identificación de la Deserción Estudiantil en Universidades Públicas: Data mining for the identification of Student Dropout in Public Universities
Diego Mauricio Madrid Orrego, Leyla Figueroa Royero, Hobber José Berrío Caballero, Andrés Yamil Martínez Choles, Jaime Alfonso Charris Rodríguez
El estudio tuvo como propósito analizar la aplicación de técnicas de minería de datos para identificación de factores determinantes en la deserción estudiantil del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de La Guajira sede Maicao. Para tal fin se consideraron las teorías de diversos autores de corte científico. Fue una investigación con enfoque cuantitativo, de tipo descriptivo. La metodología para captar la información fue a través de encuesta, la representación de los datos fue a través de estadística descriptiva, la información conseguidos mediante la diligencia de los cuestionarios, fue calculada, usando el árbol de decisión CHAID del programa SPSS Microsoft Excel. Los resultados obtenidos a partir de la aplicación del instrumento fueron tabulados y analizados estadísticamente mediante frecuencias absolutas y relativas y el promedio generado por las alternativas tanto correctas como incorrectas. Finalmente, en la investigación se corrobora que la minería de datos es una herramienta fundamental en la toma de decisiones que, implementada con inteligencia de negocios, contribuirá de gran manera a una mejor planeación en el área administrativa, docente y a los procesos psicopedagógicos para evitar la suspensión estudiantil y apoyar en todo momento a los estudiantes.
