[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-118918-es":3,"doc-seo-118918-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},118918,962084925782,"Ava Thompson","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_9964176cb1d06d4a9deccf72a44ae3dc",41,"Investigación e Informes","Análisis de las técnicas de Machine Learning para la predicción de deserción de estudiantes universitarios","El trabajo analiza el uso de técnicas de Machine Learning para predecir la deserción estudiantil universitaria, entendida como la no culminación de un pregrado o postgrado por abandono definitivo o cambio de carrera, asociada a factores económicos y académicos. La metodología emplea un enfoque cualitativo, no experimental y descriptivo, con base en una revisión bibliográfica de artículos académicos indexados. El estudio concluye que el Machine Learning permite identificar y asistir oportunamente a estudiantes en riesgo mediante patrones ocultos.","REVISTA  \nINVESTIGACIÓN Y ACCIÓN  \nRevista de carácter interdisciplinar.  \nInvestigación y Acción, Vol. 3. Núm. 2 (2023) ISSN : 2805-8496  \nJournal DOI : 10. 15648/iya  \nAnálisis de las técnicas de Machine Learning para la predicción dedeserción de estudiantes Universitarios  \nAnalysis of Machine Learning techniques for predicting dropout of  \nuniversity students  \nJuan Ramírez, Joel Havit Gómez, Alexander Rivera  \nUniversidad del Atlántico, Colombia  \nRESUMEN  \nEl machine learning que en español significa maquinas que aprenden, tienen la capacidad de predecir el comportamiento de cualquier sistema. Para llevar acabo machine learning se utilizan diferentes algoritmos que logran desarrollarcon éxito lo deseado. Por otro lado, la deserción estudiantil universitaria se entiende como la no culminación de un pregrado o postgrado por abandono definitivo o cambio de carrera, por diferentes factores económico y académicos. La metodología usada es de tipo cualitativa, no experimental de tipo descriptiva, los instrumentos usados fueron los computadores. Durante este trabajo se encuentra una revisión bibliográfica de diferentes artículos académicos encontrados en revistas indexadas a nivel internacional, nacional y local, se llegó a al conclusión que el machine learning es una herramienta invaluable para que las instituciones de educación superior enfrenten el complejo reto de la deserciónuniversitaria. Mediante el análisis de datos y patrones ocultos en ellos, brinda la posibilidad de identificar y asistir oportunamente a los estudiantes en riesgo de abandono.  \nPalabras claves: Machine learning, deserción estudiantil, predicción, algoritmo.  \nABSTRACT  \nMachine learning, which in Spanish means machines that learn, has the ability to predict the behavior of any system. To carry out machine learning, different algorithms are used that successfully develop what is desired. On the other hand, university student dropout is understood as the failure to complete an undergraduate or postgraduate degree due to definitive abandonment or change of major, due to different economic and academic factors. The methodology used is qualitative, not experimental, descriptive, the instruments used were computers. During this work, a bibliographic review of different academic articles found in magazines indexed at the international, national and local level was found, it was concluded that machine learning is an invaluable tool for higher education institutions to face the complex challenge of university dropout. By analyzing data and patterns hidden in them, it provides the possibility of timely identifying and assisting students at risk of dropping out.  \nKeywords: Machine learning, student dropout, prediction, algorithm.  \n.  \n18  \nINTRODUCCIÓN  \nEn Colombia, la deserción estudiantil de estudiantes universitario es un problema que se havenido presentando desde hace mucho tiempo, sin embargo, no existía una herramienta tecnológica que permitiera analizar dicha deserción, ya que anteriormente, esta actividad, era contabilizaday llevada de manera rudimentaria por los departamentos de Bienestar Universitario. En este punto, entra a jugar un papel importante como lo es la inteligencia artificial (IA). Si bien, la (IA) no tiene una definición clara, ha sido el seudónimo que se le dio a cierta tecnología con capacidades que solo eran de la mente humana, es decir la capacidad de aprender y resolver problemas (Ahumada, 2016).  \nEntrando en el mundo de la IA, se define latécnica de Machine Learning como el aprendizaje autónomo de las maquinas, que esta definida por tres tipos de algoritmos, el primero, es elaprendizaje supervisado, en este los datos sonetiquetados con el objetivo que los patronespuedan detectarse y usarse nuevamente para etiquetar nueva información, el segundo, es elaprendizaje no supervisado, en este los datos no están etiquetados, por tanto la búsqueda de información solo pueda darse mediante larevisión de similitudes o diferencias; y el tercer","cbCaiveyoo0OfGNv","https://ap.wps.com/l/cbCaiveyoo0OfGNv","pdf",297647,7,1,8,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Deserción estudiantil en Colombia\n## Inteligencia artificial y Machine Learning\n## Tipos de algoritmos de Machine Learning\n## Usos del Machine Learning en educación\n## Definición y factores de la deserción estudiantil","[{\"question\":\"Qué significa la técnica de Machine Learning y para qué se usa en este trabajo?\",\"answer\":\"Machine Learning se entiende como el aprendizaje autónomo de las máquinas. 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