Análisis exploratorio y estadístico sobre el alumnado de Ciencias de la Computación en FCEN-UBA - Paz, Daniel (2016)
Actualmente en la Argentina existen diversas carreras enfocadas en la tecnología, informática y computación. La cantidad de profesionales informáticos que forman dichas carreras no alcanza a satisfacer la demanda del mercado laboral. Dada la gran demanda actual en temas computacionales, conocer nuevos datos acerca de los alumnos actuales y graduados de la carrera de Ciencias de la Computación de FCEN puede aportar información valiosa sobre la problemática general. Otro problema de importancia es la baja proporción de mujeres en el alumnado. En la actualidad, saber las causas de por qué las mujeres no eligen una carrera de computación es de interés para muchos centros de estudios del mundo entero. En el presente trabajo recolectamos los datos necesarios, los analizamos estadísticamente y obtenemos conclusiones para tratar el problema de descubrir los factores que afectan al rendimiento académico y a la deserción de los alumnos. Dentro del análisis pretendemos poder predecir si, dado un alumno, este presenta tendencia a tener un rendimiento académico bajo o alto. Asimismo, poder analizar los factores que indican la regularidad de un alumno o futura falta de ella tanto si abandona la carrera como si se gradúa. Dentro de la investigación esperamos poder generar un perfil de los alumnos actuales del departamento y sus graduados. Dimos especial énfasis a determinar los factores de interés de las mujeres sobre nuestra carrera. Los resultados obtenidos proveen información útil sobre preguntas clásicas y creencias típicas del alumnado. Se encontró evidencia que indica que no son necesarios conocimientos previos de programación antes de ingresar a la carrera para tener éxito en la misma. Los datos reafirman que el hecho de realizar los ejercicios de las guías prácticas influye positivamente en los alumnos logrando que un porcentaje menor de estos postergue la carrera. En nuestra carrera se suele pensar que el examen final de la materia An´alisis II se posterga hacia el final de la misma. Sin embargo, en otro análisis realizado en este trabajo se observó que, en promedio, dicho examen se rinde en la fecha acorde al plan de estudios. A pesar de esto, los alumnos suelen postergar los exámenes finales de materias como Métodos Numéricos, Organización del Computador II e Ingeniería del Software II. Los datos ponen en descubierto que las fechas acordadas por el plan de estudios son difíciles de cumplir por la mayoría del alumnado. En este sentido, se analizaron cuáles materias son las más postergadas. El contexto de la tesis se enmarca en la obtención y procesamiento de datos del alumnado. Dichos datos se obtuvieron mediante encuestas diseñadas por nosotros y a través de datos provistos por el Departamento de Alumnos de la Facultad. Los grupos a analizar comprenden tanto a los alumnos regulares como a los graduados. Utilizando los datos, se construyó un método predictivo para poder inferir si un alumno es propenso a postergar o no la carrera. Se consideraron modelos de Regresión Generalizada y modelos de clasificación propios del área de Machine Learning (Random Forests y Gradient Boosting). Dentro de los predictores más influyentes del clasificador encontramos el hecho de utilizar Internet para el estudio, las horas que trabaja el alumno, si consideró dejar la carrera alguna vez, si mantuvo un mismo grupo de trabajos prácticos durante varias materias y si tuvo o no alguna beca. Analizando a los alumnos que quedaron libres, se descubrió que más de la mitad abandona la carrera sin aprobar ningún final y, en segunda instancia, se abandona luego de rendir Análisis II o 2 Álgebra (primeras dos materias del plan de estudios). Complementando el trabajo, se realizó un estudio sobre el grupo de alumnas de nuestra carrera. El objetivo fue sumar información a la tendencia en estudios acerca de mujeres en el sector informático. Se recolectaron algunas características que son elegidas por la mayor´ıa de las alumnas para elegir nuestra carrera. Se destaca el interés desde el secundario por las matemáticas y la computación. En cuanto al rendimiento académico, el mayor factor que afecta a este grupo en particular es el hecho de trabajar y estudiar a la vez.