Diseño de un Modelo de Medición de la Permanecía y Graduación Estudiantil en el Programa de Ingeniería Industrial de la Universidad de Santander campus Bucaramanga
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Resumen en español
La deserción académica es de gran relevancia para las universidades privadas, pues influye económica, social y reputación de forma negativa. La universidad de Santander, UDES no es ajena a esta problemática, por ello el objetivo principal de este estudio es diseñar un modelo para medir la permanencia y graduación de los estudiantes en el programa de ingeniería industrial de esta universidad. El desarrollo del estudio se realiza a través de una investigación de tipo exploratoria y analítica con enfoque mixto en la cual se analizan los aspectos académicos, socioeconómicos, individuales, familiares e institucionales que pueden influir en la permanencia y graduación de los estudiantes de ingeniería industrial de la UDES realizando una encuesta con participación de 85 estudiantes activos y 31 egresados, se ejecuta una revisión literaria para identificar modelos de medición en variadas instituciones de educación superior y se realiza la propuesta de un modelo de medición que contribuya con el monitoreo y mitigación de la deserción estudiantil, además de plantear algunas estrategias para la mejora continua. Como resultados y conclusiones se establece que los factores económicos (estrato, situación laboral), familiares (violencia familiar) y personales (salud mental) presentan una fuerte asociación con la probabilidad de abandono, mientras que los factores institucionales presentan alto nivel de satisfacción en los estudiantes del programa. En la revisión documental se analizaron 12 modelos de medición y predicción de la deserción y permanencia estudiantil aplicados en países como Colombia, Perú y Chile, identificando las variables aplicadas, fuentes de datos, nivel de complejidad e información útil, composición de la muestra, entre otros elementos, información que se tomó como base para estructurar la propuesta del modelo denominado “clasificación y analítica predictiva de factores con influencia significativa en la deserción universitaria” utilizando arboles de decisiones, minería de datos y el Software RapidMiner.
Resumen en ingles
Economic attrition is of great relevance for private universities, since it has a negative economic, social and reputational impact. The University of Santander, UDES is no stranger to this problem, therefore the main objective of this study is to design a model to measure the permanence and graduation of students in the industrial engineering program of this university. The development of the study is carried out through an exploratory and analytical research with a mixed approach in which the academic, socioeconomic, individual, family and institutional aspects that may influence the permanence and graduation of industrial engineering students at UDES are analyzed by conducting a survey with the participation of 84 active students and 31 graduates, A literature review is carried out to identify measurement models in various higher education institutions and a proposal is made for a measurement model that contributes to the monitoring and mitigation of student desertion, in addition to proposing some strategies for continuous improvement. As results and conclusions, it is established that economic (stratum, work situation), family (family violence) and personal (mental health) factors present a strong association with the probability of dropping out, while institutional factors present a high level of satisfaction in the students of the program. In the documentary review, 12 models of measurement and prediction of student dropout and retention applied in countries such as Colombia, Peru and Chile were analyzed, identifying the variables applied, data sources, level of complexity and useful information, sample composition, among other elements, information that was taken as a basis to structure the proposed model called "classification and predictive analytics of factors with significant influence on university dropout" using decision trees, data mining and RapidMiner software.