A Multinomial and Predictive Analysis of Factors Associated with University Dropout

Authors

DOI:

https://doi.org/10.15359/ree.23-1.5

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.

References

Abarca, A. y Sánchez, M. A. (2005). La deserción estudiantil en la educación superior: El caso de la Universidad de Costa Rica. Actualidades investigativas en educación, 5(especial), 1-22. doi: https://doi.org/10.15517/aie.v5i4.9186

Barquero, J. A. (1993). Deserción universitaria. Cartago, Costa Rica: Instituto Tecnológico de Costa Rica. Recuperado de https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/690

Barquero, J. A. (1997). Rendimiento académico, deserción y graduación en el ITCR. Cartago, Costa Rica: Instituto Tecnológico de Costa Rica. Recuperado de https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/701

Brenes, M. I. (2005). Deserción y repitencia en la educación superior universitaria de Costa Rica. San José, Costa Rica: CONARE.

Brenes, M. I. (2006). Motivos e implicancias de la deserción en la cohorte de admitidos en 1996 a las instituciones de educación superior universitaria estatal. San José, Costa Rica: CONARE.

Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K. y Vásquez, J. (2006). Análisis de los factores asociados a la deserción y graduación estudiantil universitaria. Lecturas de Economía, 65, 9-36. Recuperado de http://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/lecturasdeeconomia/article/view/2639/2099

Castillo, M. (2010). Deserción a nivel universitario. Ensayos pedagógicos, 5(1), 27-41. Recuperado de http://www.revistas.una.ac.cr/index.php/ensayospedagogicos/article/view/4482/4311

Centro Interuniversitario de Desarrollo. (2006). Repitencia y deserción universitaria en América Latina. Santiago de Chile: Autor. Recuperado de https://www.cinda.cl/download/libros/Repitencia%20y%20Deserci%C3%B3n%20Universitaria%20en%20Am%C3%A9rica%20Latina.pdf

Chinchilla, S. (2013). Algunos datos sobre la deserción en el Instituto Tecnológico de Costa Rica en el 2012. Cartago, Costa Rica: TEC. Recuperado de https://repositoriotec.tec.ac.cr/bitstream/handle/2238/6782/estudio_%20deserci%c3%b3n_%202013.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G. y Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Consejo Nacional de Rectores. (2008). Memoria de la Cátedra UNESCO de Dirección Universitaria. Indicadores del sistema universitario público de Costa Rica en el ámbito académico. San José, Costa Rica: Autor.

Consejo Nacional de Rectores. (2016). Plan nacional de la educación superior universitaria estatal 2016-2020. CONARE - OPES. San José, Costa Rica. Recuperado de https://www.conare.ac.cr/planes20/files/assets/basic-html/page1.html

Cruz, E. R., Gática, L., García, P. E. y Hernández, J. (2010). Academic performance, school desertion and emotional paradigm in university students. Contemporary Issues in Education Research, 3(7), 25-35. Recuperado de https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1072662.pdf

Delen, D. (2010). A comparative analysis of machine learning techniques for student retention management. Decision Support Systems, 49(4), 498-506. doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.06.003

Donoso, S. y Schiefelbein, E. (2007). Análisis de los modelos explicativos de retención de estudiantes en la universidad: Una visión desde la desigualdad social. Estudios Pedagógicos, 33(1), 7-27. doi: https://doi.org/10.4067/S0718-07052007000100001

Giuliodori, R. F., Gertel, H. R, Casini, R. y González, M. V. (2012). Estudio de la deserción en la Universidad Nacional de Córdoba (Argentina). Aplicación de modelos de duración. Recuperado de http://2012.economicsofeducation.com/user/pdfsesiones/063.pdf

Instituto Tecnológico de Costa Rica (2014). Políticas específicas 2015. Cartago, Costa Rica: Autor. Recuperado de https://www.tec.ac.cr/reglamentos/politicas-especificas-2015

Instituto Tecnológico de Costa Rica, División de servicios estudiantes y académicos. Departamento de Orientación. (1980a). Estudio deserción correspondiente al año 1979. Cartago, Costa Rica: Instituto Tecnológico de Costa Rica. Recuperado de https://repositoriotec.tec.ac.cr/bitstream/handle/2238/774/estudio_de_desercion_correspondiente.pdf?sequence=2&isAllowed=y

Instituto Tecnológico de Costa Rica, División de servicios estudiantes y académicos. Departamento de Orientación. (1980b). Estudio deserción correspondiente al I semestre 1978. Cartago, Costa Rica: Autor. Recuperado de https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/773

Instituto Tecnológico de Costa Rica, División de servicios estudiantes y académicos. Departamento de Orientación. (1981). Estudio deserción correspondiente al curso lectivo 1980. Cartago, Costa Rica: Instituto Tecnológico de Costa Rica. Recuperado de https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/2716

Instituto Tecnológico de Costa Rica, Oficina de Planificación Institucional. (2014). Compendio estadístico 2007-2013. Cartago, Costa Rica: SIGI. Recuperado de https://www.tec.ac.cr/sites/default/files/media/doc/compendio_estadistico_2007-2013_1.pdf

Instituto Tecnológico de Costa Rica, Oficina de Planificación Institucional. (2018). Bases de datos del Departamento de Admisión y Registro. Cartago: Autor.

Kuhn, M. (2008). Building predictive models in R using the caret package. Journal of Statistical Software, 28(5). doi: https://doi.org/10.18637/jss.v028.i05

Lantz, B. (2013). Machine learning with R. Birmingham: Packet Publishing.

Merlino, A., Ayllón, S. y Escanés, G. (2011). Variables que influyen en la deserción de estudiantes universitarios de primer año. Construcción de índices de riesgo de abandono. Revista Actualidades Investigativas en Educación, 11(2), 1-30. doi: https://doi.org/10.15517/aie.v11i2.10189

Pal, S. (2012). Mining educational data to reduce dropout rates of engineering students. International Journal of Information Engineering and Electronic Business, 4(2), 1-7. doi: https://doi.org/10.5815/ijieeb.2012.02.01

Regueyra, G. y Rojas, C. (2013). Una mirada a la permanencia de la población estudiantil de trabajo social. Revista Actualidades Investigativas en Educación, 13(3), 1-25. Recuperado de http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/aie/article/view/12047/18275

Treviño, M., Ibarra, S., Castán, J., Laria, J. y Guzmán, J. (2013). A framework to avoid scholar desertion using artificial intelligence. En Proceedings of the World Congress on Engineering, 3, 1493-1497. Recuperado de http://www.iaeng.org/publication/WCE2013/WCE2013_pp1493-1497.pdf

Universidad Nacional. (2008). Estudios para enfrentar los retos del presente y los desafíos del futuro. Heredia, Costa Rica: Autor. Manuscrito inédito

Vélez, A. y López, D. F. (2004). Estrategias para vencer la deserción universitaria. Educación y Educadores, 7, 177-203. Recuperado de http://www.alfaguia.org/alfaguia/files/1319735698estrategias%20para%20vencer%20la%20desercion%20universitaria%202004.pdf

Villamizar, G. A. y Pérez, L. (2011). Identificación de factores motivacionales y sociodemográficos de estudiantes desertores de la Facultad de Psicología de la Universidad Pontificia Bolivariana Bucaramanga. Psicogente, 14(25), 132-150. Recuperado de http://publicaciones.unisimonbolivar.edu.co/rdigital/ojs/index.php/psicogente/article/download/414/411

Yasmin, D. (2013). Application of the classification tree model in predicting learner dropout behavior in open and distance learning. Distance Education, 34(2), 218-231. doi: https://doi.org/10.1080/01587919.2013.793642

Published

2019-01-01

How to Cite

A Multinomial and Predictive Analysis of Factors Associated with University Dropout (T. Fernández-Martín, M. Solís-Salazar, M. T. Hernández-Jiménez, & T. E. Moreira-Mora , Trans.). (2019). Revista Electrónica Educare, 23(1), 1-25. https://doi.org/10.15359/ree.23-1.5

Issue

Section

Journal Articles (Peer Reviewed Section)

How to Cite

A Multinomial and Predictive Analysis of Factors Associated with University Dropout (T. Fernández-Martín, M. Solís-Salazar, M. T. Hernández-Jiménez, & T. E. Moreira-Mora , Trans.). (2019). Revista Electrónica Educare, 23(1), 1-25. https://doi.org/10.15359/ree.23-1.5

Comentarios (ver términos de uso)