Análisis de Datos Educativos
Aplicación de Técnicas de Minería de Datos para Estudiar la Deserción Escolar
DOI:
https://doi.org/10.26853/Refas_ISSN-2359-182X_v12n05_01Palabras clave:
Educación, Inteligencia artificial, Clustering, Abandono escolarResumen
La deserción escolar es un problema social persistente que afecta el desarrollo de la educación en Brasil. Resolver este problema requiere enfrentar otros desafíos relacionados que influyen en la permanencia o no del niño en los estudios. En este contexto, las tecnologías de análisis de datos e inteligencia artificial ofrecen herramientas poderosas para identificar factores que influyen en el abandono escolar. Así, el objetivo de este trabajo fue utilizar técnicas de minería de datos para identificar patrones y analizar los principales factores asociados a la deserción escolar. Para ello, se realizó una investigación experimental con un enfoque cualitativo. Inicialmente, se llevó a cabo una revisión bibliográfica para recopilar los conceptos clave: Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, Clusterización y el algoritmo k-means; y trabajos relacionados. Los datos fueron recolectados de la PNAD Continua entre 2021 y 2024, luego se realizó la limpieza y transformación de estos datos, la clusterización y, finalmente, el análisis de los clusters. Los resultados mostraron un fuerte vínculo con el entorno escolar en los primeros años de la juventud. Por otro lado, el grupo compuesto predominantemente por hombres pardos de 18 años, de las regiones Nordeste, Sudeste y Sur, presentó la menor tasa de asistencia escolar y la mayor tasa de inserción en el mercado laboral, evidenciando una relación directa entre el abandono escolar y la necesidad de trabajar. Además, se identificó un grupo compuesto por jóvenes pardos de entre 16 y 18 años, de la región Nordeste, con una tasa relevante de deserción pero poca inserción en el mercado laboral, lo que refuerza la complejidad del abandono escolar.
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