Deserción universitaria: Evaluación de diferentes algoritmos de Machine Learning para su predicción - Valero Cajahuanca, Julio Elvis; Navarro Raymundo, Ángel Fernando; Larios Franco, Alfredo César; Julca Flores, Janett Deisy (Revista de Ciencias Sociales, 2022)
La deserción universitaria se ha incrementado significativamente en Perú antes y aún más después de la pandemia de COVID-19, es por ello, que las universidades públicas necesitan identificar e implementar programas para disminuirla. El trabajo tiene como propósito determinar el algoritmo de Machine Learning que tiene mejor desempeño para detectar la deserción universitaria. Este análisis se basó en el estudio de la deserción universitaria en Perú entre 2018 y 2021. La población está compuesta de 652 estudiantes, para los datos de entrenamiento se utilizó el 30% y para los de prueba el 70% de una data set de 106 datos válidos, para el desarrollo de los modelos de clasificación se utilizó el lenguaje Python de Anaconda a través de sus distintas librerías, el tipo investigación es aplicada y diseño descriptivo. Se obtuvo como resultado que el algoritmo K-Nearest-Neighbor con una precisión de 0.91, tiene mejor desempeño para pronosticar la deserción universitaria con las variables académicas y socioeconómicas de los estudiantes. En conclusión, el modelo obtenido puede ayudar a predecir en los primeros ciclos de estudios, los alumnos más probables en abandonar sus estudios, así como, alertar a la oficina de bienestar, la necesidad y atención de tutorías individuales y grupales.