MODELO BI PARA ADAPTAR LA OFERTA DE PROGRAMAS DE APOYO ESTUDIANTIL A PERFILES DE RIESGO DE DESERCIÓN EN LA UNIVERSIDAD MASIVA

La revolución tecnológica trajo consigo posibilidades y demandas, al igual que lo hizo la imprenta y la revolución industrial en su tiempo. Mayor complejidad en el uso de tecnologías y mayor flujo de información exigió una masa ciudadana y trabajadora más educada. Se desarrolló el proceso de masificación de la Universidad, una institución que no estaba preparada para recibir a un nuevo estudiante sin las cualidades intelectuales ni capital simbólico del estudiante universitario tradicional. La cultura Universitaria aún no se ajusta a la inclusión de este estudiante. Para hacerlo ha desarrollado diversas estrategias de retención, algunas con énfasis económico, académico, psicológico, social y/o médico. Desde el ámbito de la gestión y la administración en la educación superior, altas tasas de abandono estudiantil son de gran impacto en el bienestar financiero de la Universidades, puesto que los retornos de los programas y proyectos de retención son muy bajos, y en algunos casos negativos. Además, las tasas de abandono o deserción, impactan directamente en los indicadores de calidad de la Universidades. Por lo anterior el modelo impactará directamente en la rentabilidad de los proyectos y programas asociados a la deserción o retención en la Instituciones de Educación Superior, y a través de esta rentabilidad exigida impacte en los indicadores de deserción y su contracara la retención. La literatura científica da cuenta de las variables asociadas a la deserción, lo que permitiría construir perfiles de riesgo con necesidades distintas, que requieren estrategias de retención diferenciadas. Por otra parte, el sistema universitario chileno es diverso, por cuanto las poblaciones de cada institución tienen distintos elementos culturales dominantes, de inclusión social y riesgo académico. La inteligencia de negocios facilita la generación de sistemas de focalización de la atención mediante la estrategia de clasificación de los estudiantes en riesgo y la jerarquización de necesidades en el grupo que se integra cada año en una población particular. A la vez, la nueva información permitiría retroalimentar el sistema de información de cada institución. Este modelo es el que se desarrolla en la presente tesina.Las potenciales trabajos futuros de este estudio incluyen: (i) extender los métodos y conjuntos de modelado predictivo con otras técnicas más recientes, (ii) mejorar las fuentes de información incluyendo los datos de estudios institucionales basados en encuestas intencionalmente elaborados y administrados cuidadosamente para fines de retención, y (iii) el despliegue del sistema informático como una ayuda a la toma de decisión para que los administradores evalúen su idoneidad y usabilidad en el mundo real.
 The technological revolution brought with it possibilities and demands, just as did the printing press and the industrial revolution in its time. Greater complexity in the use of technologies and greater flow of information demanded a more educated citizen and worker mass. The process of massification of the University was developed, an institution that was not prepared to receive a new student without the intellectual qualities nor symbolic capital of the traditional university student. The university culture still does not fit the inclusion of this student. In order to do so, it has developed various retention strategies, some with economic, academic, psychological, social and / or medical emphasis.From the field of management and administration in higher education, high rates of student drop-out are of great impact on the financial well-being of universities, since the returns from retention programs and projects are very low, and in some cases Negative results. In addition, dropout or dropout rates have a direct impact on university quality indicators. Therefore, the model will directly impact on the profitability of the projects and programs associated with the dropout or withholding in the Higher Education Institutions, and through this required profitability impact on the indicators of desertion and its counterpart the retention.The scientific literature accounts for the variables associated with desertion, which would allow the construction of risk profiles with different needs, which require different retention strategies. On the other hand, the Chilean university system is diverse, since the populations of each institution have different dominant cultural elements, of social inclusion and academic risk. Business intelligence facilitates the generation of attention targeting systems through the strategy of classifying at-risk students and the hierarchy of needs in the group that integrates each year into a particular population. At the same time, the new information would allow feedback from the information system of each institution. This model is developed in the present thesis.Potential future work in this study includes: (i) Extending predictive modeling methods and assemblies with more recent techniques, (ii) improving sources of information including data from institutional surveys based on surveys that are intentionally designed and managed carefully And (iii) the deployment of the computer system as an aid to decision making for managers to assess their suitability and usability in the real world.