Abstract & Overview
La deserción estudiantil es un problema complejo y crucial en el campo de la educación, que está presente en todos los niveles y modalidades del sistema educativo, por tanto, la detección temprana es una estrategia clave para las instituciones académicas. La Minería de Datos Educacional permite modelar la deserción de estudiantes considerando sus datos socioeconómicos, académicos y personales. El objetivo del trabajo fue emplear la minería de datos para determinar modelos que estimen la deserción de estudiantes Awajún y Wampis de la Universidad Nacional de Jaén. Se empleó la metodología CRISP-DM: Entender el problema de la deserción del 45% de la población en estudio, comprender las variables, construir la matriz de datos de los cuarenta y nueve estudiantes, modelamiento utilizando el software Weka y evaluación del modelo. Se identificaron cinco variables que influyen en la deserción: Los cursos aprobados, créditos aprobados, comunidad de procedencia, promedio y ciclo de ingreso. Además, se proponen tres modelos con porcentaje de instancias bien clasificadas de 87.8, de los que se concluye que si los cursos aprobados, son inferiores a diez asignaturas o los créditos aprobados son menores a 27, el estudiante se retira de la Universidad.