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Implementación de técnicas de minería de datos para el reconocimiento de patrones de deserción de estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática en la modalidad presencial de una Universidad privada -Lima Perú 2023
(Universidad Inca Garcilaso de la Vega, 2025-03-11) Chavez Trelles, Cristian Leonardo; Diaz Flores, Paul Alberto
Actualmente, los encargados del área académica de la universidad privada no se daban abasto para realizar el debido seguimiento académico frente a la gran cantidad de estudiantes que cada año abandonan sus estudios. Realizaban dicho seguimiento de forma manual, mediante archivos Excel que les proporcionaba el área de Tecnología, ello era proveniente de la base de datos relacional compartida que utilizan los sistemas de matrículas e Intranet, a mayor cantidad de alumnos, más complejo será identificar las características o factores por el cual abandonan su estudio, esto ocurre porque no se cuenta con un software que permita el análisis de información de los estudiantes, y así, realizar exploraciones analíticas utilizando diferentes técnicas de minería de datos. Como solución se implementó técnicas de minería de datos, teniendo como objetivo prevenir la deserción de estudiantes y determinar los patrones o causas que provocan ello, y así, establecer mejoras en el seguimiento académico. Se llegó a la conclusión, qué, al implementar técnicas de minería de datos, se obtuvo un impacto positivo para prevenir la deserción de estudiantes, mediante la información de la base de datos que utilizan los sistemas de matrículas e Intranet, además, se determinó los patrones de deserción en estudiantes para establecer mejoras en el seguimiento académico, dado a que, se recopiló los resultados del proceso de las técnicas de minería de datos y se realizó un seguimiento constante, a través del dashboard de seguimiento académico realizado en POWER BI.