Learning analytics para predecir la deserción de estudiantes a distancia

Abstract

Los datos que se generan cuando los estudiantes trabajan en entornos virtuales ofrecen información que puede servir en la toma de decisiones para prevenir la deserción de los alumnos. Se exploran un conjunto de datos en una universidad de Ecuador cuyos estudiantes cursan enseñanza a distancia. Se aplican métodos multivariantes y se obtiene un conjunto de variables con las que se predice la deserción. Se desarrolla un modelo predictivo aplicando regresión logística. Los resultados muestran que las variables relacionadas al acceso a un entorno virtual, la participación en foros y la subida y descarga de recursos educativos determinan su potencial deserción