Modelos de predicción del abandono en la Universidad Nacional de Hurlingham - Pustilnik, Martín Ariel (2025)
Se estima que en el sistema universitario sólo el 27,66% de los estudiantes que ingresan se gradúa en un tiempo teórico de 5 años. Para las carreras de informática, este número es incluso más bajo: cercano al 20%. Entendemos que el abandono estudiantil es, tal vez, el factor individual más importante que explica este fenómeno. La medición del abandono en sí presenta diversas complejidades. Con el fin de enfocarse en la emisión de alertas tempranas en lugar de identificar un "abandono definitivo", se considera en situación de abandono a aquel estudiante que tras haber iniciado sus estudios, no muestra actividad académica durante al menos un semestre. Esto puede deberse a una pausa en sus estudios, un cambio de universidad o de carrera, con la posibilidad de retomar su formación en un momento posterior. La Universidad Nacional de Hurlingham (UNAHUR) es pública y gratuita, funciona desde 2016 con gran integración con la comunidad y alto interés por la permanencia de sus estudiantes, pero con alta tasa de abandono estudiantil. Su matrícula crece aceleradamente y presenta alta incidencia de estudiantes de primera generación de universitarios (77% para 2023) y de bajos ingresos económicos. Entre las acciones para abordar la prevención del abandono, con la participación del autor de esta tesis, la UNAHUR ha estado desarrollando modelos de predicción de abandono utilizando técnicas de Aprendizaje Automático para identificar estudiantes en riesgo, con el objetivo de prevenir el abandono estudiantil de manera temprana. Estos modelos se basan en los datos del Sistema de Información Universitaria Guaraní (SIU-Guaraní) y en datos generados a partir de la ingeniería de atributos, con la perspectiva teórica de autores de referencia y la de otros actores de la misma universidad. Una vez entrenados, son capaces de detectar estudiantes con alto riesgo de abandono, a la vez que permiten indagar en algunos de los motivos subyacentes. En este trabajo se realizó una investigación bibliográfica de los modelos empleados hasta la fecha, haciendo foco en aquellos que utilizaran Aprendizaje Automático. Luego, se desarrollaron modelos que proporcionan alertas tempranas de abandono en el contexto de la UNAHUR, para poder intervenir y asistir a las personas antes de que abandonen. Se probaron hipótesis para identificar qué variables influyen en el abandono, y así mejorar futuros modelos. Se proporcionaron recomendaciones sobre variables no relevadas y que deberían ser censadas. Se generó un reporte de personas en riesgo, indicando además de la probabilidad de abandono, los factores más significativos para cada individuo, permitiendo así iniciar la comunicación y explorar los motivos subyacentes sin tener que censar a toda la población estudiantil. Se utilizaron métricas como curva ROC y exactitud balanceada para medir la performance de los modelos, alcanzando un Área bajo la curva ROC de 0,88 para el mejor de ellos.