Resumen
El objetivo del estudio fue determinar las variables más importantes para la predicción del abandono estudiantil del curso de Matemática General, de la Universidad Nacional de Costa Rica (UNA), considerando el tipo de estudiante y el momento en que se identifica el abandono. Se construyeron seis modelos predictivos (dos grupos estudiantiles en tres momentos diferentes) y en cada modelo se implementaron tres algoritmos de aprendizaje supervisado: Regresión Logística (RL), Random Forest (RF) y XGBoost (XGB). La muestra total se dividió en archivos de entrenamientos, estudiantado que matriculó el curso durante los años 2017 y 2018 y archivos de prueba correspondientes a la matrícula del año 2019. Una vez calibrados los hiperparámetros (validación 10 folds) se identificaron las principales variables asociadas con abandono estudiantil (AE) en el curso de Matemática General de cada modelo con base en la medida de importancia de Gini. No obstante, el rendimiento de los algoritmos oscila entre valores de F1- Score de 0.6251 y 0.7300. Además, se comparó el poder predictivo de los algoritmos en cada modelo por medio de un ANOVA de medidas repetidas con validación cruzada con 10 Folds, y no se encontraron diferencias significativas entre los tres algoritmos en ninguno de los modelos propuestos. Las principales variables asociadas al abandono estudiantil (AE) son de tipo académico como la nota de la prueba de actitud académica (PAA), la nota de colegio y las notas de las pruebas parciales, individuales; como el sexo y la edad de ingreso, económicas; como la beca y el índice de desarrollo social (IDS) e institucionales como el estrato, la edad y especialización del personal docente. Se recomienda asignar al profesorado especializado en Matemática Educativa para impartir los cursos iniciales y el diseño propuesto para tomar decisiones sobre acciones que aumenten la permanencia.
Citas
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