A Multinomial and Predictive Analysis of Factors Associated with University Dropout

Keywords: Multinomial, student dropout, predictor models, higher education, institutional and student’s factors

Abstract

The phenomenon of dropout, by its complexity and educational and social impact, has been extensively studied to understand the specific causes. In this line of research, the purpose of this study was to analyze explanatory and predictive models of student dropout from university studies at the Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC), based on many variables recorded in the institutional system indicators. The first stage of the analysis considered multinomial regression models to identify the influence of these variables on the dropout. In the second analysis, six machine learning algorithms were evaluated in order to find a model that would predict student dropout. Data analysis showed that the probability of dropping out is related to sociodemographic variables, study program, academic history, scholarship and other benefits, and performance after first semester. In addition, the best predictor of dropout algorithm was the “random forest”, a probability of 0.83 to predict the dropout correctly and to capture 34% of the actual student dropout. These results are the first step toward building a more robust predictive model of dropout, which will contribute to preventive decision making in this university.

Author Biographies

Tatiana Fernández-Martín, Instituto Tecnológico de Costa Rica
Master en Administración Universitaria, de la Universidad de Costa Rica; Licenciada en Administración de Empresas con énfasis en Recursos Humanos y Mercadeo, y Bachiller Universitaria en Administración de Empresas del Instituto Tecnológico de Costa Rica. Actualmente ocupa el puesto de Directora de la Oficina de Planificación Institucional del ITCR, desde el año 2011 a la fecha. También ha laborado como docente universitaria en el área de la administración y ha obtenido varios premios y reconocimientos en su trayectoria profesional.
Martín Solís-Salazar, Instituto Tecnológico de Costa Rica
Máster en Estadística. Doctor en Gestión Pública y Ciencias Empresariales. Actualmente labora como docente del Instituto Tecnológico de Costa Rica y como investigador en proyectos de cultura organizativa, comportamiento organizacional e innovación.
María Teresa Hernández-Jiménez, Instituto Tecnológico de Costa Rica
Psicóloga, Máster en Educación con énfasis en Desarrollo Cognitivo del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Asesora psicoeducativa y docente del Instituto Tecnológico de Costa Rica desde el año 2007.
Tania Elena Moreira-Mora, Instituto Tecnológico de Costa Rica
Profesora asociada del Instituto Tecnológico de Costa Rica con un Doctorado en Educación, una Maestría en Evaluación Educativa y una Licenciatura en Literatura y Lingüística con énfasis en Español. Actualmente labora en el Departamento de Orientación y Psicología, destacada en el Comité Examen de Admisión del TEC y como docente en el Programa del Doctorado en Educación de la UNED. Las áreas de interés en investigación conciernen a la psicometría, el rendimiento académico, la evaluación educativa y la equidad social.

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Published
2018-10-12
How to Cite
Fernández-Martín, T., Solís-Salazar, M., Hernández-Jiménez, M., & Moreira-Mora, T. (2018). A Multinomial and Predictive Analysis of Factors Associated with University Dropout. Revista Electrónica Educare, 23(1), 1-25. https://doi.org/10.15359/ree.23-1.5
Section
Articles (Peer Reviewed Section)