Aplicación de la minería de datos en la extracción de perfiles de deserción estudiantil [Application of data mining in extracting student dropout profiles]

Resumen En este articulo se presentan los primeros resultados del proyecto de investigacion cuyo objetivo es detectar patrones de desercion estudiantil a partir de los datos socioeconomicos, academicos, disciplinares e institucionales de los estudiantes de los programas de pregrado de la Universidad de Narino e Institucion Universitaria IUCESMAG, dos instituciones de educacion superior de la ciudad de Pasto (Colombia), utilizando tecnicas de Mineria de Datos. Los resultados obtenidos corresponden a la Universidad de Narino. Se descubrieron perfiles socioeconomicos y academicos de los estudiantes que desertan utilizando la tecnica de clasificacion basada en arboles de decision. El conocimiento generado permitira soportar la toma de decisiones eficaces de las directivas universitarias enfocadas a formular politicas y estrategias relacionadas con los programas de retencion estudiantil que actualmente se encuentran establecidos. Palabras clave Extraccion de Perfiles, Desercion Estudiantil, Mineria de Datos, Clasificacion, Arboles de Decision Abstract The first results of the research project that aims to identify patterns of student dropout from socioeconomic, academic, disciplinary and institutional data of students from undergraduate programs at the University of Narino and IUCESMAG University, two higher education institutions in the city of Pasto (Colombia), using data mining techniques are presented. The results correspond to the University of Narino. Socioeconomic and academic profiles were discovered of students who drop using classification technique based on decision trees. The knowledge generated will support effective decision-making of university staff focused to develop policies and strategies related to student retention programs that are currently set. Keywords Extraction of Profiles, Student Dropout, Data Mining, Classification, Decision Trees