Predicción del abandono universitario: variables explicativas y medidas de prevención

• Ana Belén Bernardo Gutiérrez ^[1] ; Rebeca Cerezo Menéndez ^[1] ; Luis José Rodríguez Muñiz ^[1] ; Ellián Tuero Herrero ^[1]
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: Revista Fuentes, ISSN-e 2172-7775, ISSN 1575-7072, Vol. 16, 2015, págs. 63-84
• Idioma: español
• DOI: 10.12795/revistafuentes.2015.i16.03
• Títulos paralelos:
  • Prediction of university drop-out: explanatory variables and preventive measures
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• Resumen
  • español

    El abandono de los estudios universitarios es un problema cuyos costes son altos tanto para el individuo como para la sociedad. Es por ello que la prevención del mismo es fundamental y cobra especial relevancia en el actual contexto de crisis económica.

    Diversos autores han desarrollado investigaciones con el objetivo de establecer modelos predictivos de este fenómeno (Castaño, Gallón, Gómez y Vásquez, 2004; Trevizán, Beltrán y Cosolito, 2009; Goldenhersh, Coria y Saino, 2011; Sánchez, 2014). En este artículo se analizan dichos trabajos, identificando las ventajas y desventajas de las metodologías más utilizadas; análisis correlacionales, análisis de regresión logística, análisis de supervivencia y minería de datos.

    La investigación cuyos resultados aquí se exponen, aplica la primera de las metodologías mencionadas, a fin de comprobar -en lo que respecta al fenómeno del abandono- el valor predictivo de las variables rendimiento académico previo, fecha de matriculación, rendimiento en primer curso de universidad y asistencia a clase.

    Los resultados confirman la relación de dichas variables con el fenómeno estudiado. Dichos resultados son consistentes con los obtenidos por diversos autores a lo largo del tiempo, y en base a ellos se proponen dos tipos de medidas; por un lado, acciones encaminadas a facilitar el diagnóstico respecto al problema del abandono, y por otro lado, medidas encaminadas a su prevención.

  • English

    University drop-out is a problem whose costs are high for both the individual and society. That is the reason why prevention is essential and it is particularly important in the current economic crisis context.

    Several authors have conducted research in order to establish predictive models of this phenomenon (Castaño, Gallon, Gómez and Vásquez, 2004; Trevizán, Beltrán and Cosolito, 2009; Goldenhersh, Coria and Saino, 2011; Sánchez, 2014). This article analyses these works, identifying the advantages and disadvantages of the most used methods; correlational analysis, logistic regression, survival analysis and data mining.

    The research whose results are presented here applies the first of the mentioned methodologies, with the aim to test -in regard to the phenomenon of abandonment-the predictive value of the following variables: prior academic performance, date of enrolment, performance in first year college and attendance.

    The results confirm the relationship of these variables with the studied phenomenon. These results are consistent with those obtained by several authors throughout time. To finish, two types of measures based on this results are proposed; on one hand, measures to facilitate diagnosis of drop-out, on the other hand, measures aiming it prevention.

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