| dc.description.abstract | La Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile imparte
en la actualidad 13 programas de pregrado conducentes a diversas carreras profesionales y
licenciaturas. En los primeros años de la carrera, deben cursar por obligación un plan de
estudios compartido para cualquier carrera de la Facultad, conocido como Plan Común.
En este contexto, la presente tesis propone modelos que permitan predecir si un alumno
aprobará o no Plan Común por motivos académicos. Es decir, se excluyen los casos en que
un alumno abandona el plan de estudios sin tener causales de eliminación. Estos modelos
en especifico buscan pronosticar la probabilidad de que un alumno termine este programa,
usando diferentes variables del estudiante previo a su ingreso a la Facultad, como por ejemplo
notas de enseñanza media, Ranking de egreso, colegio de egreso, entre otras. En particular,
se analiza cuáles son las variables que tienen mayor importancia en la predicción, y a su
vez cómo dichas variables impactan en la aprobación del Plan Común. Adicionalmente, se
realizan pronósticos usando información de rendimiento del primer y segundo semestre del
programa. Todo lo anterior, a través de modelos supervisados de Machine Learning tales
como: Support Vector Machine, Árbol de Clasificación, Random Forest, Red Neuronal, K
vecinos más cercanos y Regresión Logística.
Se logró identificar en los mejores modelos a un 66 % de alumnos que no completaron
Plan Común y un 70 % que sí lo completaron, basándonos únicamente en variables previas
al ingreso a la Facultad. Sin embargo, se observa una notable mejoría en la predicción en
los modelos que incorporan variables sobre el rendimiento académico del primer y/o segundo
semestre. Estos modelos lograron identificar aproximadamente al 85 % de los alumnos que
no completaron Plan Común y al 88 % de los que sí lo hicieron.
Estos modelos pueden ser de utilidad para la focalización de diferentes iniciativas de apoyo
por parte de la FCFM hacia aquellos estudiantes que poseen un mayor riesgo de desertar de
Plan Común por motivos académicos. | |
