Process mining to analyze educational trajectories in higher education
Authors:   , Salazar Fernández Juan Pablo 
Published: December 2024

Las instituciones de educación superior enfrentan varios desafíos con
respecto a la educación de pregrado. Estos incluyen cambios en la demografía de
los estudiantes, aumento de los costos y aumento de la presión para mejorar las
tasas de graduación y reducir la deserción, mientras se mantiene o mejora la
calidad. La mayoría de las investigaciones para abordar esos desafíos se han
realizado con un enfoque episódico o centrado en datos, aplicando técnicas
estadísticas y de minería de datos para analizar eventos específicos en las
trayectorias educativas. Se han realizado menos investigaciones utilizando
métodos longitudinales, principalmente cualitativos. Tanto a nivel nacional como
internacional, existe un interés creciente por comprender cómo se desarrolla la
trayectoria educativa de los estudiantes en la educación superior y qué impacto
tienen en ella las políticas públicas y las decisiones institucionales. Los
investigadores, gestores académicos y legisladores creen que el análisis del
aprendizaje puede ser esencial en el apoyo a la toma de decisiones. La analítica
curricular ha surgido como un área de la analítica del aprendizaje que se centra
en analizar los planes de estudio y mejorarlos. La analítica curricular puede
contribuir a mejorar la comprensión de los aspectos clave del ciclo de vida del
estudiante: acceso a la educación superior, retención, logro y progresión. A
pesar de los avances logrados en esta área, se han identificado varios desafíos.
En primer lugar, la comprensión de los procesos de decisión de los estudiantes
que ocurren a lo largo del tiempo podría beneficiarse de un análisis orientado a
procesos; en particular, con el uso de herramientas de minería de procesos para
el análisis longitudinal de las trayectorias educativas de los estudiantes. En
segundo lugar, se necesita metodologías específicas en este dominio, para hacer
que los análisis realizados con minería de procesos sean repetibles y produzcan
conocimientos más significativos. Además, el análisis de las trayectorias
educativas en la educación superior generalmente requiere la integración de
modelos específicos del dominio educativo. En esta tesis se aborda estas
necesidades a través de dos contribuciones principales. Por un lado, se propone
un método para analizar trayectorias educativas en instituciones de educación
superior. Por otro lado, se crea tres modelos conceptuales que elevan el nivel
de abstracción en el análisis de las trayectorias educativas, para que éste
pueda realizarse con mayor eficacia. En la primera contribución, se desarrolló y
perfeccionó el método propuesto a través de varios casos de estudio,
desarrollados en la Universidad Austral de Chile y la Pontificia Universidad
Católica de Chile. Su versión final considera un enfoque de almacenamiento de
datos y la definición y uso de diferentes modelos conceptuales, basados en
modelos de dominio conocidos, para construir los registros de eventos. El
propósito de los modelos conceptuales, diseñados como diagramas de estado, es
transformar los registros curriculares en registros de eventos que se pueden
analizar utilizando Directly-Follows Graphs. En la segunda contribución se
propone tres modelos conceptuales para analizar las trayectorias educativas. En
primer lugar, se propone el modelo Retake-Stopout, para analizar las
trayectorias educativas en función del número de cursos reprobados que los
estudiantes deben volver a cursar. Se realizó dos estudios de caso para
caracterizar las trayectorias educativas en el grupo de cursos con alta tasa de
reprobación que conducen a la deserción tardía. El primer estudio muestra cómo
el género, los ingresos y las habilidades matemáticas iniciales pueden explicar
las diferencias en las trayectorias educativas de los estudiantes de ingeniería
que conducen a la deserción tardía. El segundo estudio amplía este análisis a
diferentes áreas de conocimiento de la CINE-UNESCO. En segundo lugar, se propone
el modelo Backpack Process para analizar las trayectorias educativas sobre
cursos reprobados que los estudiantes deben retomar. Un estudio de caso ilustra
cómo este modelo ayuda a comprender cómo los estudiantes de ingeniería manejan
los cursos reprobados que deben volver a cursar, y brinda información que podría
contribuir al diseño e implementación de intervenciones oportunas en las
instituciones de educación superior. Finalmente, se propone el modelo
Scholarship-Loan-Self funded para describir las trayectorias de financiación de
los estudiantes, ayudándonos a comprender las consecuencias de perder una beca
basada en el mérito en el progreso curricular. Los estudiantes con un nivel
socioeconómico bajo (SES bajo) generalmente deben lidiar con restricciones de
liquidez, trabajo a tiempo parcial y aversión a la deuda. Conocer el impacto
futuro de perder la beca en el progreso y la finalización del título puede ser
útil para estudiantes, gestores académicos y legisladores. El método propuesto y
sus modelos conceptuales asociados contribuyen a comprender las trayectorias
educativas desde una perspectiva longitudinal, generando nuevo conocimiento
sobre el comportamiento dinámico de los estudiantes. Las instituciones de
educación superior pueden aprovechar al máximo la información histórica,
utilizando los registros curriculares para analizar las trayectorias educativas
y mejorar el proceso educativo.