Desarrollo de un Modelo de Inteligencia Artificial para Predecir la Deserción de estudiantes de sistemas en las Unidades Tecnológicas de Santander (2017-2024)

Abstract

RESUMEN EJECUTIVO La deserción estudiantil en la educación superior constituye una problemática persistente en Colombia, con impactos académicos, sociales y económicos significativos, especialmente en programas de alta exigencia como Ingeniería de Sistemas. En las Unidades Tecnológicas de Santander (UTS), la identificación de estudiantes en riesgo de deserción se realiza, en la mayoría de los casos, de manera tardía, lo que limita la efectividad de las estrategias de acompañamiento institucional.

El presente trabajo de grado tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de inteligencia artificial que permita estimar el riesgo de deserción de estudiantes de nuevo ingreso en el programa de Ingeniería de Sistemas de las UTS, utilizando datos históricos correspondientes al periodo 2017–2024. La investigación adopta un enfoque cuantitativo y descriptivo–correlacional, apoyado en el análisis de datos académicos, socioeconómicos e institucionales previamente anonimizados.

Metodológicamente, se construyó un dataset estructurado y depurado, el cual fue utilizado para entrenar y validar un modelo de machine learning, específicamente una red neuronal. El desempeño del modelo se evaluó mediante métricas como precisión, recall, F1-score y área bajo la curva (AUC), con el fin de garantizar una predicción confiable y minimizar sesgos en los resultados. Adicionalmente, se diseñó una interfaz gráfica que permite a los administradores académicos ingresar datos de nuevos estudiantes y visualizar de manera clara el nivel de riesgo de deserción. Como resultado, se obtuvo un modelo predictivo funcional capaz de identificar tempranamente estudiantes en riesgo, facilitando la toma de decisiones y la implementación de acciones preventivas por parte de la institución. Este trabajo contribuye al fortalecimiento de la gestión académica en las UTS, promoviendo estrategias de permanencia estudiantil basadas en el uso responsable de la inteligencia artificial.