Modelo de Machine Learning para la predicción de deserción universitaria en estudiantes de una Universidad - Tesis de Ingeniería de Sistemas

Aug 5, 2026

La tesis desarrolla un modelo de Machine Learning para predecir la deserción universitaria en estudiantes de una universidad, con base en el análisis de factores personales, académicos e institucionales. El trabajo se orienta a identificar variables relevantes, construir y validar un modelo (incluida regresión logística) y evaluar su desempeño mediante métricas como la matriz de confusión y pruebas de validación. Asimismo, contrasta el rendimiento con árboles de clasificación, aportando evidencia para la toma de decisiones y la mejora de acciones de permanencia estudiantil.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas57

Tiempo de lectura1 h 28 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Metodología

Resultados

Discusión

Conclusiones

Recomendaciones

Referencias

Anexos

FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Modelo de Machine Learning para la predicción de deserciónuniversitaria en estudiantes de una Universidad, Cusco 2024 TESIS PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE: Ingeniero de Sistemas AUTOR: Quispe Quispe, Abel ([orcid.org/0009-0001-7625-0546](orcid.org/0009-0001-7625-0546)) ASESOR: Mgtr. Quiñones Nieto, Yamil Alexander ([orcid.org/0000-0003-4474-0556](orcid.org/0000-0003-4474-0556)) LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: Sistemas de Información y Comunicaciones LÍNEA DE RESPONSABILIDAD SOCIAL UNIVERSITARIA: Desarrollo económico, empleo y emprendimiento LIMA – PERÚ Dedicatoria A Dios, mi Padre, por darme la vida ysabiduría para aprender, esta meta alcanzada es reflejo de Tu amor y Tu gracia.¡A Ti sea toda la Honra y la Gloria! (Dt 6:4) A mi amada esposa Ruth, mi compañera devida, mi apoyo incondicional. Gracias por tu amor, paciencia y palabras de aliento encada momento difícil. A mi madre querida Placida (Q. E. P. D. ), aunque ya no estás en vida, tu amor sigue guiando mis pasos , todo lo que soy es gracias a ti. Este logro es en tu memoria. A mi padre Evaristo , por su amor, esfuerzo y sacrificio. Gracias por enseñarme el valor del trabajo y la perseverancia. A mis hermanos David, Marco, Wilson, Walter y Yenle , mi primera familia y mi apoyoen cada desafío. Gracias por sus palabras de ánimo y por recordarme siempre que no camino solo. Este logro lo comparto con ustedes. Agradecimiento En primer lugar, agradezco a Dios, fuente de fortaleza y sabiduría, por iluminar mi camino y permitirme culminar esta etapa tan importante en mi vida. Expreso mi gratitud a la Universidad César Vallejo por ser parte de mi formación profesional, permitiéndome fortalecer mis capacidades y adquirir herramientasesenciales para mi crecimiento académico. A mi asesor de tesis Yamil Alexander, por su orientación y paciencia. Sus valiosas sugerencias y conocimientos han sido clave para la culminación de esta investigación. Finalmente, al Ingeniero Leonardo Avilés, quien con sus consejos y experiencia contribuyó significativamente a micrecimiento académico y profesional. A todos, mi más sincero agradecimiento porser parte de este logro. Índice de contenidos Carátula....................................................................................................................... i Declaratoria de autenticidad del asesor ...................................................................... ii Declaratoria de originalidad del autor......................................................................... iii Dedicatoria .................................................................................................................iv Agradecimiento .......................................................................................................... v Índice de [contenidos ..................................................................................................vi](contenidos ..................................................................................................vi) Índice de tablas ......................................................................................................... vii Índice de figuras ....................................................................................................... viii Resumen ....................................................................................................................ix Abstract ...................................................................................................................... x I. INTRODUCCIÓN ............................................................................................... 1 II. METODOLOGÍA ................................................................................................ 16 III. RESULTADOS.................................................................................

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el objetivo del modelo de Machine Learning desarrollado en la tesis?

Desarrollar un modelo para predecir la deserción universitaria en estudiantes, identificando factores asociados para estimar el riesgo de abandono.

¿Qué factores se analizan para explicar la deserción?

Se consideran factores personales, académicos e institucionales, analizados mediante técnicas como regresión logística.

¿Cómo se evalúa el desempeño del modelo?

Se evalúa con herramientas como la matriz de confusión y pruebas de validación, y se compara el rendimiento con modelos de árboles de clasificación.

Aug 5, 2026

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