Detection of the success patterns in the university studies of the Universidad Continental

Abstract

El objetivo del estudio fue detectar los patrones de éxito en los estudios universitarios de los estudiantes de la Universidad Continental a partir de la información académica y socio-demográfica recopilado en el primer ciclo de estudios. La investigación tuvo un diseño descriptivo transversal, los estudiantes fueron de diversas carreras profesionales que desarrollaron sus estudios entre el 2012 y 2017. Para la extracción automatizada de conocimiento se utilizó la metodología de proyectos de minería de datos Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) y el software Clementine, mediante la red neuronal perceptrón multicapa se logró identificar las variables que más impactan en el éxito y abandono de los estudios universitarios, para obtener el árbol de decisión se aplicó el algoritmo C5.0 y para el agrupamiento (tres grupos) los algoritmos k-means y TwoStep, y estos resultados se compararon mediante una matriz de confusión. Los resultados muestran que los estudiantes que abandonaron sus estudios universitarios no pasaron del quinto ciclo; las variables que más influyen en el éxito de los estudios universitarios son: estado civil del estudiante, monto de la pensión, estado civil de los padres y con quien vive el estudiante en Huancayo. Por otro lado, las variables que más influyen en el abandono de los estudios son, con quien vive el estudiante, estado civil del estudiante, satisfacción del desempeño del docente y estado civil de los padres.