Modelo predictivo para la selección de postulantes destacados a una institución de educación superior

Abstract

La tesis que se presenta a continuación se sitúa en el contexto del proceso de selección universitaria en Chile, en particular en el momento en que las universidades compiten por atraer a los alumnos con mejores resultados. En nuestro país ocurrieron cambios en la legislación como la Ley de Financiamiento de la Educación, el cambio en el cálculo del puntaje de notas de enseñanza media (NEM), un aumento sostenido del ingreso universitario por estudiantes secundarios (González, 2002), además del fenómeno de la deserción universitaria que se mantiene tanto en el mundo (Haselgrove, 1994; Levitz, 2000; Yorke, 1997) como en nuestro país alrededor del 22% (Centro de Estudios MINEDUC, 2012). Estos hechos han generado un alto nivel de competencia por los alumnos con buenos puntajes en su postulación. Por lo anterior, las herramientas de selección de estudiantes secundarios toman un rol importante. Para seleccionar estudiantes secundarios se buscan aquellos que puedan entregar un buen desempeño universitario a futuro, es decir que el principal desafío entonces es identificar a estos estudiantes secundarios que potencialmente serán buenos estudiantes universitarios. La literatura provee diversos estudios sobre las variables que influencian en el desempeño académico, de estos estudios las primeras variables utilizadas fueron el coeficiente intelectual (Terman, 1916), luego otras variables como la personalidad y contexto (Freeman, 1970), y también las notas secundarias (Rubin, 1977). Aparecen posteriormente teorías sobre la inteligencia emocional (Goleman, 1998) y como las relaciones interpersonales tienen un efecto en el desempeño (Mayer, 1990). De estas teorías se generan validaciones empíricas con correlaciones altas entre desempeño y características personales de los estudiantes (Chickering, 1991; Parker, 2004; Mestre, 2006). También existen estudios sobre el contexto social (House, 2000), las expectativas del alumno (Thomas, 2002) y el nivel de adaptación al medio (Lowis, 2008). Así como también la importancia de la preocupación de los padres (Shurkin, 1992; Christenson, 2010; Al-Alwan, 2014). Los resultados en educación han sido estudiados desde muchos enfoques. Uno de estos enfoque es desde la Minería de Datos donde se encuentran bastos estudios que predicen determinados resultados en situaciones relacionadas con la educación (Luan, 2002; Romero, 2007; Peña, 2014). Entre ellos se encuentran la aceptación de candidatos (Acikkar, 2009; Padmapriya, 2012), la predicción de tasas de graduación (Nadeshwar, 2011) y por supuesto la clasificación de desempeño (Pitman, 2008; Kabakchieva, 2013). El objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo predictivo utilizando Minería de Datos, para determinar el perfil de los postulantes destacados para los estudiantes secundarios que postulan a la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile. La metodología utilizada corresponde al Knowledge Discovery in Databases – también conocida por sus siglas como KDD, planteada por Fayyad, Piatetsky-Shapiro y Smyth (1996). Se utilizan cuatro enfoques de solución con modelos de predicción con diferente nivel de complejidad, dentro de ellos se utilizan técnicas de selección de variables, el uso de cluster y técnicas de combinación de modelos. Los resultados encontrados por esta tesis tienen implicaciones en las variables utilizadas para identificar buenos alumnos. Los modelos de predicción alcanzan hasta un 80,4% de predicción, con un ratio de identificación de los postulantes destacados de hasta un 100% a un 75%. El mejor modelo es llamado en esta tesis como un enfoque Secuencial Combinado, y en particular utiliza técnicas de selección de variables y técnicas de combinación para obtener una predicción de un 80,4% con un ratio de predicción en postulantes destacados de un 89,4%. En cuanto a las variables que destacan por su influencia en la predicción son las notas del colegio, el sexo femenino, la edad de 19 años o menos, el puntaje de lenguaje y el puntaje NEM, así como también si el alumno trabaja, si egresó del colegio el mismo año que dio la Prueba de Selección Universitaria, si utiliza un crédito para financiar sus estudios y las diferencias de puntajes con el promedio de su colegio. Las implicancias de estos resultados cuestionan la actual importancia de ciertas variables de selección, de ellas la más importante es el puntaje de matemática pues es el foco para buscar a los mejores postulantes secundarios. Los resultados demuestran que el puntaje de matemática sólo debe ser lo suficientemente alto para ingresar, y luego de ello otras variables como el puntaje de lenguaje cobran relevancia. Los resultados demuestran que es posible realizar una predicción eficaz utilizando la metodología del KKD, así como también integrar este modelo predictivo al actual proceso de selección de la Facultad de Economía y Negocios para apoyar y mejorar el actual proceso de atracción de postulantes secundarios a la universidad. A su vez, se recomiendan nuevas variables para la selección de postulantes destacados y la atracción de ellos. Es entonces importante destacar que en nuestro país, las pruebas de selección proveen poca información sobre los postulantes, ya que se observan muchos estudios con resultados importantes cuando se utilizan variables adicionales en la selección, tales como pruebas de pre – ubicación universitaria, pruebas de talento o psicológicas. Se debe continuar profundizando en los mejores mecanismos para seleccionar estudiantes como país y su vez continuar el desarrollo de herramientas por las universidades para atraer a los mejores estudiantes.