Modelos para detección de rutas académicas críticas para la titulación en carreras universitarias a nivel de análisis de asignaturas.

Abstract

La presente memoria de título tiene por objetivo general desarrollar modelos de detección de rutas académicas críticas para la titulación en carreras universitarias a nivel de análisis de asignaturas. Los modelos se desarrollan usando información académica disponible en BI de estudiantes de Ingeniería Civil Matemática de la Universidad de Concepción que ingresaron entre los años 2010 y 2020 contando con su información académica desde marzo de 2010 a septiembre de 2020, considerando 486 matrículas. Dichos modelos se realizaron para las 39 asignaturas obligatorias de primer a cuarto año de carrera. La elección se debe principalmente a la alta tasa de deserción que posee esta carrera, pues el 64,3 % de los estudiantes entra en baja académica y solo el 0,7 % de los alumnos se titula a tiempo. Para cumplir con el objetivo se utilizan técnicas de análisis de tiempo a evento para generar tablas de vida que describen las tasas de aprobación y reprobación en cada asignatura considerando solo la cantidad de veces que se ha cursado dicha materia. Además, se generan modelos de regresión multinomial para predecir el estado final del alumno, es decir, aprobación o reprobación considerando variables sociodemográficas y de rendimiento académico. Finalmente, calculando los tiempos esperados de aprobación máximo al tercer intento para cada asignatura se determinan las materias que son parte de la ruta crítica del alumno. Lo anterior se hace representando la malla curricular de dicha carrera como un grafo dirigido ponderado para luego utilizar el algoritmo de optimización Bellman-Ford. A partir de los modelos de aprobación y reprobación dependiente del intento se concluye que las asignaturas con mayores tasas de reprobación se encuentran en primer año. Además, de los modelos de aprobación y reprobación considerando variables sociodemográficas y de rendimiento académico se observa que las variables predictoras que con más frecuencia resultaron significativas son puntaje NEM, cantidad de veces que se ha cursado la asignatura, cumple o no con los prerrequisitos exigidos por la asignatura, nota obtenida en los prerrequisitos y cantidad de veces que cursó los prerrequisitos. Con respecto a la validación de dichos modelos, se observa que cuando se conoce la información de las asignaturas de primer año, o la información hasta segundo año, las simulaciones para los años siguientes mejora. En cuanto a las rutas críticas se describe un método para determinarlas considerando que el alumno aprueba todas sus asignaturas hasta cuarto año y que puede cursar cada asignatura máximo 3 veces.