Propuesta de un Modelo Predictivo utilizando Aprendizaje Profundo para el análisis de deserción estudiantil en Universidades Colombianas Virtuales

Resumen

La deserción estudiantil es una realidad en el país y es un fenómeno complejo. En este artículo, se propone un
modelo predictivo que sirva como apoyo a las Universidades colombianas para el análisis de la deserción en
estudiantes, principalmente, en programas de pregrado en modalidad virtual. Un modelo predictivo, puede
ayudar a las organizaciones a generar ganancias y evitar pérdidas futuras, tomando datos históricos y con
ellos arrojar resultados esperados para ser analizados y apoyar en las decisiones. Este modelo se desarrolla,
tomando eventos históricos con distintas variables de tipo social, académico, personal, laboral, ingresos a
las plataformas e-learning, etc. y posteriormente, a estas variables se le aplican algoritmos de aprendizaje
profundo. Se espera la predicción de probabilidades de deserción de cada estudiante, posteriormente, con
esta información se puede alertar y aplicar medidas preventivas tempranas con la población estudiantil.
Palabras clave: aprendizaje Profundo; instituciones educativas; e-Learning; deserción estudiantil; modelos predictivos