Vol. 42 (Nº 07) Año 2021. Art. 5
Recibido: 04/03/2021 • Aprobado: 10/03/2021 • Publicado: 15/04/2021
CHAPARRO MESA, Jorge E. 1
CUATINDIOY IMBACHI, Jenny 2
BARRERA LOMBANA, Nelson 3
Resumen
El objetivo de este estudio es comparar diferentes algoritmos de clasificación de aprendizaje supervisado como las redes neuronales artificiales, métodos probabilísticos como regresión logística multinomial, métodos de ensamble como random forest, bagging, boosting y las máquinas de soporte vectorial, con el fin de identificar perfiles de posibles estudiantes desertores de la facultad de ingeniería de la Universidad de Antioquia, a partir de dos targets; número de créditos inscritos en último semestre y semestre en el cual el estudiante abandona la universidad.
Palabras clave: modelos de clasificación, aprendizaje supervisado, deserción estudiantil, facultad de ingeniería udea.
Abstract
The objective of this study is to compare different supervised learning classification algorithms such as artificial neural networks, probabilistic methods such as multinomial logistic regression, ensemble methods such as random forest, bagging, boosting and support vector machines, in order to identify profiles of possible dropouts from the engineering faculty of the University of Antioquia, based on two targets; number of credits enrolled in the last semester and semester in which the student leaves the university.
Key words: classification models, supervised learning, student dropout, udea school of engineering
1. Ingeniero Electrónico, Especialista en Redes de Alta Velocidad, Magister en Tecnología Informática. Estudiante de doctorado en ingeniería electrónica y de computación, Universidad de Antioquia. Docente investigador Fundación Universitaria Internacional del Trópico Americano, Unitrópico. jorge.chaparro1@udea.edu.co
2. Ingeniera Electrónica y en Telecomunicaciones, Especialista en Redes y Servicios, Magister en Ingeniería de Telecomunicaciones. Estudiante de doctorado en ingeniería electrónica y de computación, Universidad de Antioquia. Docente Investigador Universidad de Medellín, jecuantindioy@udem.edu.co
3. Ingeniero Electrónico, Especialista en Telemática, Magister en Educación, Doctor en Ciencias de la Educación. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia UPTC. Docente Investigador Grupo de Investigación en Robótica y Automatización Industrial GIRA-UPTC. nelson.barrera@uptc.edu.co
[ÍNDICE]
Desarrollado por .com
revistaespacios.com
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons
Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional