Panelistas
- Prof. Rosa María Morales Valera (Universidad de Monterrey)
- Prof. Antonieta Kuz (Universidad Metropolitana para la Educación y el Trabajo)
- Prof. Juan Andrés Talamás Carvajal (Tecnológico de Monterrey)
- Dr. Genaro Zavala (Director interino del Laboratorio de investigación - Tecnológico de Monterrey)
Moderador
- Dra. Joanna Alvarado Uribe (Coordinadora del Living Lab - Tecnológico de Monterrey)
Descripción
La deserción estudiantil es un desafío que las instituciones educativas de educación superior y sociedad en general enfrentan en todos los niveles educativos globalmente y en diferentes periodos: deserción temprana (primeros 3 a 4 semestres) y deserción tardía (de mitad a fin del programa). A través de los años, se han realizado esfuerzos para determinar los principales factores que conllevan a los estudiantes a dejar sus estudios, así como para desarrollar modelos predictivos que ayuden a detectar a los estudiantes en riesgo. Sin embargo, existen diferentes condiciones y contextos que necesitan ser constantemente estudiados para disminuir en mayor medida las tasas de deserción estudiantil, tal como los cambios en los modelos educativos debido a la pandemia del COVID-19. Los sistemas digitales utilizados por cada institución para registrar los datos de sus estudiantes, así como los diferentes algoritmos, técnicas y modelos computacionales, tradicionales y emergentes, permiten realizar estudios de esta información para seguir mejorando o proponiendo nuevos enfoques que ayuden a innovar las estrategias de retención en las instituciones de acuerdo con la situación actual. Es por ello que este panel discutirá las investigaciones realizadas para apoyar los programas de retención de alumnos en la etapa de deserción temprana al proponer modelos novedosos y eficientes que ayuden a detectar los factores que son buenos predictores y que necesitan ser recolectados dentro de las instituciones para mejorar la precisión de estos enfoques. Además de compartir sus contribuciones y tendencias de investigación sobre este tema.
Contribuciones y temática
- Línea temática: Tendencias educativas.
- Contribuciones y temáticas que se van a abordar: la primera contribución se encuentra en la discusión de los diferentes enfoques basados en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos educativa para predecir la deserción estudiantil universitaria en el primer año de estudios, así como de los principales factores que aportan a alcanzar una predicción del desempeño estudiantil precisa. Por consiguiente, la segunda contribución se centra en proveer recomendaciones de algunas estrategias de retención estudiantil para las instituciones, así como de qué datos son importantes recolectar para ayudar a los modelos de predicción planteados. Finalmente, la tercera contribución está dirigida a proporcionar consejos, que ayuden a la audiencia interesada en aplicar a alguna de las convocatorias basadas en datos, para preparar una propuesta exitosa.
Address
In-person event. Tecnologico de Monterrey. Campus Monterrey. Room 418, Building 1.