Modelos gráficos probabilisticos aplicados a la predicción del rendimiento en educación

Uno de los principales problemas en las universidades tiene que ver con los altos indices de desercion academica. Este es un problema que debe ser investigado y tratado con prioridad ya que se ha constituido como un indicador de eficiencia dentro de las instituciones de educacion superior. Se puede indicar que la estimacion de la desercion estudiantil es una tarea compleja y dificil y que ha sido necesario utilizar metodos que usan una combinacion de factores (clasificadores bayesianos) para poder obtener algunas mejoras sobre los clasificadores triviales. Para llevar a cabo la presente investigacion se utilizo con un conjunto de datos socio-economicos de los estudiantes legalmente matriculados en el periodo 20122013 en las diferentes carreras de la Facultad de Ciencias de la Ingenieria de la Universidad Tecnica Estatal de Quevedo, en Ecuador. De igual manera, se trabajo con las bases de datos del repositorio de la UCI referente a las encuestas de evaluacion docente por parte de los estudiantes de dos escuelas secundarias de Portugal en los cursos de matematicas y lengua portuguesa. Entre las diferentes tecnicas computacionales que existen para realizar analisis inteligente de datos, los modelos graficos especificamente las redes bayesianas permiten estudiar, de forma sencilla, las principales relaciones entre las variables involucradas en un sistema complejo. Una de las razones del exito de las redes bayesianas es que se pueden aprender a partir de datos; este es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendi zaje parametrico. La primera de ellas consiste en obtener la estructura de la red bayesiana, es decir, las relaciones de dependencia e independencia entre las variables involucradas. La segunda etapa tiene como finalidad obtener las probabilidades condicionales requeridas a partir de una estructura dada. En este trabajo se propone el uso de modelos graficos probabilisticos en el campo de la ensenanza, para realizacion del diagnostico de los estudiantes y poder predecir su comportamiento y para analizar datos de tipo docente en general. La educacion esta sujeta a la supervision constante de todos los procesos de ensenanza y aprendizaje que la componen. Como primera aportacion de la tesis (Capitulo 3) se plantea un metodo basado en clasificacion no supervisada para la construccion de una jerarquia de las variables observadas, aplicando un metodo con cluster jerarquico que supone la existencia de varias variables ocultas. Esta tecnica es apropiada cuando existen muchas variables que miden distintos aspectos de un mismo caso y que estan fuertemente corraladas entre si. Este suele ser el caso de muchos conjuntos de datos entre los que estan los datos educativos (socio-economicos, aprobacion y desercion) de los estudiantes o las encuesta de evaluacion del profesorado. La idea basica es similar a la tecnica conocida como Autoclass que construye un Naive Bayes en el que la variable clase es una variable oculta no observada, pero en lugar de relacionar todas las variables a traves de una unica nueva variable, en esta memoria se clasifican todas las variables en una jerarquia y se introduce un nueva variable para cada nodo de la misma. El resultado final sera una red bayesiana, que contiene todas las variables observadas que estan relacionadas a traves de un arbol (o bosque de arboles) de variables ocultas. En la memoria comprobamos experimentalmente que nuestro procedimiento produce una muy buena estimacion de la distribucion de probabilidades conjunta y al mismo tiempo genera un entorno natural y facil de interpretar. Ademas como la estructura aprendida esta conectada de forma simple (sin ciclos no dirigidos) la inferencia en la misma es muy eficiente. Como segunda aportacion importante de la tesis se propone un nuevo metodo de aprendizaje estructural para clasificadores bayesianos (Capitulo 4). Este metodo aprende redes genericas usando la metaheuristica conocida como optimizacion basada en mallas variables (VMO) para encontrar el mejor clasificador. La funcion objetivo a optimizar es la tasa de aciertos (precision) en el conjunto de datos de aprendizaje mediante validacion cruzada. Estamos asi ante un metodo de los conocidos como de envolvente. Para ello tuvimos que adaptar las operaciones de la tecnica VMO al problema de la clasificacion supervisada. Tambien fueron adaptadas a este problema. En la parte experimental comparamos nuestro metodo con otros clasificadores del estado del arte, mostrando un comportamiento excepcional. Mas adelante, en el Capitulo 5, introducimos un nuevo clasificador al que hemos llamado clasificador bayesiano simple (CBS), que aprende de manera rapida una frontera de Markov de la variable clase y una estructura de red que relaciona las variables de la clase y su frontera de Markov. El CBS sera una red bayesiana generica, pero aprendida con una tecnica voraz basado en una metrica, que se centra en obtener las variables que de forma conjunta mas influyen en la clase. Usa, por tanto, una tecnica de filtrado. No hace hipotesis adicionales sobre independencias y solo supone que la variable clase es un nodo raiz. En la parte experimental se comprueba que su comportamiento en relacion a otros clasificadores del estado del arte depende de la metrica usada en la construccion, pero en general producen muy buenos resultados. Finalmente, se procede a aplicar las tecnicas de clasificacion a problemas del ambito educacional, haciendo enfasis en los datos de desercion estudiantil. La permanencia o desercion de un estudiante en la universidad y la culminacion con exito de sus estudios estan influenciadas por diferentes factores: individuales, academicos, socio-economicos e institucionales. El investigar este problema permitira establecer soluciones que controlen de manera parcial los indices de desercion y que se logre retener a los estudiantes. Aunque este es un problema complejo, se ha logrado conseguir detectar sobre un 32% de los estudiantes que abandonan, con una tasa muy baja de falsos positivos (0,15%). Se propone realizar trabajos futuros relacionando mayor cantidad de variables que inﬂuyan en la desercion estudiantil como es el caso de la capacitacion docente y la infraestructura tecnologica institucional. Al mismo tiempo se considera de gran interes el conseguir mas datos, especialmente de aquellos periodos mas criticos que determinan el abandono de los estudiantes (primer ano de estudios).