Soria Quijaite, Juan JesúsIzquierdo Marin, Sandra SofiaTorres Navarrete, William Robert2024-07-142024-07-142025-04-02http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7717El estudio se centró en generar un modelo de Machine Learning que pueda predecir la deserción de los estudiantes de la Universidad Católica de Trujillo en el periodo 2021-2022, a partir de factores socioeconómicos y académicos, cuya efectividad sea superior al 75%. El diseño metodológico de este estudio fue mixto, ya que no solo utilizó un método estadístico, sino también el análisis documental de casos, los cuales están recolectado de forma numérica y categórica para determinar la relación entre factores socioeconómicos y académicos y la deserción universitaria de los estudiantes, así como explicar y predecir a través de ellos escenarios futuros de la variable dependiente. La población estudiada consistió en dos cohortes (2021 y 2022) de 11 carreras de nivel pregrado dictadas en la Universidad Católica de Trujillo; totalizando 3156 alumnos, de los cuales 789 han abandonado los estudios (índice de deserción del orden del 25%). En conclusión, el modelo propuesto es significativo (p- value: 0) en base a cuatro factores predictores (lugar de procedencia, hermanos, institución educativa de egreso y cantidad de cursos desaprobados). Además, los factores socioeconómicos abordados si se relacionan de forma significativa con la deserción universitaria, a excepción del género (masculino y femenino), cuya relación no es significativa (chi2=,338). Además, los resultados obtenidos mediante el análisis de chi- cuadrado indica que todos los factores académicos están relacionados de forma significativa. Finalmente, el modelo es capaz de clasificar correctamente 98.7% de las observaciones de entrenamiento.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessMachine LearningDeserciónFactores socioeconómicos y académicosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03