Modeling of university dropout using Markov chains

Authors

DOI:

https://doi.org/10.15359/ru.34-1.8

Keywords:

dropout, higher education, Markov chains, Chile

Abstract

Access to higher education is only a first step in achieving equity in education; the following step is improving student retention, or lowering dropout rates, which is the same thing. The present study focused on the definition of an index as an estimator of the risk of individuals dropping out of a university using a Markov chain model, based on the randomness of the occurrence of dropping out. The suggested index was applied to a sample of 5,700 university students from the 2012-2015 annual cohorts of 8 university departments of a public regional university in Chile. The results indicate that the highest average probability of dropping out (slightly more than 39%) occurs in the first 2 semesters of university studies, and then decreases through time. This indicates the need for institutional retention policies that pay particular attention to the first year of university studies. Having this index also allows a formal estimation of changes or temporary variations in the risk, as well as quantifying the impact of interventions, not only for the case under study but for the entire higher education system.

References

Aspeé, J., González, J. y Cavieres, E. A. (2018). El compromiso estudiantil en educación superior como agencia compleja. Formación universitaria, 11(4), 95-108. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062018000400095

Bean, J. P. (1980). Dropouts and turnover: The synthesis and test of a causal model of student attrition. Research in higher education, 12(2), 155-187. doi: https://doi.org/10.1007/BF00976194

Bernardo, A., Esteban, M., Fernández, E., Cervero, A., Tuero, E. y Solano, P. (2016). Comparison of personal, social and academic variables related to university drop-out and persistence. Frontiers in psychology, 7, 1610. doi: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01610

Brezavšček, A., Bach, M. y Baggia, A. (2017). Markov Analysis of Students’ Performance and Academic Progress in Higher Education. Organizacija, 50(2), 83-95. doi: https://doi.org/10.1515/orga-2017-0006

Caicedo, R., Atuesta, S. y Caicedo, J. P. (2016). Análisis de la retención de estudiantes de ingeniería basado en la pérdida consecutiva de una misma asignatura. Un enfoque de Cadenas de Markov. Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias, (16), 7-18. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=215048805002

Canales, A. y De Los Ríos, D. (2007). Factores explicativos de la deserción universitaria. Calidad en la Educación, 0(26), 173-201. doi: http://dx.doi.org/10.31619/caledu.n26.239

Carvajal, C., González, J. y Sarzoza, S. J. (2018). Variables sociodemográficas y académicas explicativas de la deserción de estudiantes en la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad de Playa Ancha (Chile). Formación Universitaria, 11(2), 3-12. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062018000200003

Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K. y Vásquez, J. (2004). Deserción estudiantil universitaria: Una aplicación de modelos de duración. Lecturas de economía, 0(60), 39-65. Recuperado de http://hdl.handle.net/10495/3868

Castillo, J. y Cabezas, G. (2018). Caracterización de jóvenes primera generación en educación superior. Nuevas trayectorias hacia la equidad educativa. Calidad en la Educación, 0(32), 44-76. doi: http://doi.org/10.31619/caledu.n32.151

Díaz, C. J. (2009). Factores de deserción estudiantil en ingeniería: Una aplicación de modelos de duración. Información tecnológica, 20(5), 129-145. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642009000500016

Díaz, P. C. (2008). Modelo conceptual para la deserción estudiantil universitaria chilena. Estudios pedagógicos (Valdivia), 34(2), 65-86. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052008000200004

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 (Valdivia), 33(1), 7-27. doi: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052007000100001

Elsayed, E., Dawood, A. y Karthikeyan, R. (2017). Estimate Survival Time of Students at College of Engineering by Using Makovian Matrix. International Journal of Research in Management Sciences, 5(1), 1-10. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/Shaik_Dawood_Abdul_Khadar/publication/317339503_Estimate_Survival_Time_of_Students_at_College_of_Engineering_by_Using_Makovian_Matrix/links/5933dce6aca272fc5535db91/Estimate-Survival-Time-of-Students-at-College-of-Engineering-by-Using-Makovian-Matrix.pdf

Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional, CASEN. (2013). Educación. Síntesis de resultados. Chile: Ministerio de Desarrollo Social, Gobierno de Chile. Recuperado de http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/documentos/Casen2013_Educacion.pdf

Esteban, M., Bernardo, A., Tuero, E., Cervero, A. y Casanova, J. (2017). Variables influyentes en progreso académico y permanencia en la universidad. European Journal of Education and Psychology, 10(2), 75-81. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejeps.2017.07.003

Farmer, E. y Hope, W. C. (2015). Factors that influence African American male retention and graduation: The case of Gateway University, a historically black college and university. Journal of College Student Retention: Research, Theory & Practice, 17(1), 2-17. doi: https://doi.org/10.1177/1521025115571074

Giraldo, A., Zapata, C. y Toro, E. M. (2008). Modelo probabilístico para los fenómenos de transferencia entre programas de pregrado y de deserción estudiantil. Scientia et technica, 14(39), 212-217. Recuperado de http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/3207

González, L. E. (2006). Repitencia y deserción en América Latina. Documento en línea. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/Luis_Gonzalez_Fiegehen/publication/275275302_Repitencia_y_desercion_en_America_Latina_2006-19/links/5536d7f00cf268fd001876ff.pdf

Himmel, E. (2002). Modelo de análisis de la deserción estudiantil en la educación superior. Calidad en la Educación, 0(17), 91-108. doi: http://doi.org/10.31619/caledu.n17.409

Larroucau, T. (2015). Estudio de los factores determinantes de la deserción en el sistema universitario chileno. Revista Estudios de Políticas Públicas, 1(1), 1-23. doi: http://dx.doi.org/10.5354/0719-6296.2015.38351

Pascual, P. A. (2017). Factors Linked to Dropout Rate in a College Entrepreneurship Program. International Journal of Innovative Knowledge Concepts, 5(2). Recuperado de http://www.ijikc.co.in/index.php/ijikc/article/view/406

Paura, L. y Arhipova, I. (2014). Cause analysis of students’ dropout rate in higher education study program. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 109, 1282-1286. doi: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.625

Pérez, A. M., Escobar, C. R., Toledo, M. R., Gutierrez, L. B. y Reyes, G. M. (2018). Modelo de predicción de la deserción estudiantil de primer año en la Universidad Bernardo O´Higgins. Educação e Pesquisa, 44, e172094. doi: https://dx.doi.org/10.1590/s1678-4634201844172094

Pineda, B., Bermúdez, A., Rubiano, B., Pava, G., Suárez, G. y Cruz, B. F. (2014) Compromiso estudiantil y desempeño académico en el contexto universitario colombiano. RELIEVE, 20(2), 1-20. doi: https://dx.doi.org/10.7203/relieve.20.2.4238

Roso, B., Jiménez, A. y García, B. E. (2016). Emotional variables, dropout and academic performance in Spanish nursing students. Nurse education today, 37, 53-58. doi: https://doi.org/10.1016/j.nedt.2015.11.021

Santelices, M.. Catalán, X., Horn, C. y Venegas, A. (2018). High School Ranking in University Admissions at a National Level: Theory of Action and Early Results from Chile. Higher Education Policy, 31(2), 159-179. doi: https://doi.org/10.1057/s41307-017-0048-6

Santelices, M., Catalán, X., Kruger, D. y Horn, C. (2016). Determinants of persistence and the role of financial aid: lessons from Chile. Higher Education, 71(3), 323-342. Doi: https://doi.org/10.1007/s10734-015-9906-6

Schmelkes, S. (2001). La combinación de estrategias cuantitativas y cualitativas en la investigación educativa: Reflexiones a partir de tres estudios. REDIE. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 3(2), 82-94. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=15503205

Servicio de Información de Educación Superior SIES. (2017). Informe. Retención de 1er año de pregrado: Cohortes 2012-2016. Recuperado de https://www.mifuturo.cl/wp-content/uploads/2018/SIES/informes_anuales/retencion/informe%20de%20retencion_sies_2017.pdf

Spady, W. G. (1970). Dropouts from higher education: An interdisciplinary review and synthesis. Interchange, 1(1), 64-85. doi: https://doi.org/10.1007/BF02214313

Stinebrickner, R. y Stinebrickner, T. (2014). Academic performance and college dropout: Using longitudinal expectations data to estimate a learning model. Journal of Labor Economics, 32(3), 601-644. doi: https://doi.org/10.1086/675308

Symeonaki, M. y Kalamatianou, A. (2011). Markov Systems with Fuzzy States for Describing Students’ Educational Progress in Greek Universities. Isi, 1, 5956-5961. Recuperado de http://www.2011.isiproceedings.org/papers/950864.pdf

Tejedor, F. J. (2018). Investigación educativa: La utilidad como criterio social de calidad. Revista de Investigación Educativa, 36(2), 315-330. doi: http://dx.doi.org/10.6018/rie.36.2.326311

Tijms, H. C. (2003). A first course in stochastic models. England: John Wiley and sons.

Tinto, V. (1975). Dropout from higher education: A theoretical synthesis of recent research. Review of educational research, 45(1), 89-125. doi: https://doi.org/10.3102/00346543045001089

Published

2020-01-31

How to Cite

Modeling of university dropout using Markov chains. (2020). Uniciencia, 34(1), 129-146. https://doi.org/10.15359/ru.34-1.8

Issue

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Original scientific papers (evaluated by academic peers)

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Modeling of university dropout using Markov chains. (2020). Uniciencia, 34(1), 129-146. https://doi.org/10.15359/ru.34-1.8

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