INCORPORACIÓN
DE ELEMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO
AL ANÁLISIS DE DESERCIÓN ESTUDIANTIL UNIVERSITARIO
Luis
Fernando Castellanos Guarín
Universidad autónoma de Bucaramanga - UNAB
Facultad
de ingeniería de sistemas
Grupo de investigación en tecnologías de información telemática-2015
Este artículo presenta los resultados técnicos de la incorporación de
elementos de inteligencia de negocios en el análisis de deserción estudiantil
para los niveles de pregrado (técnico, tecnológico y profesional) en la
Universidad autónoma de Bucaramanga –UNAB.
En la investigación se recopilo en un Datamart datos académicos de las
educación superior en Colombia (estudiantes de primer ingreso, deserción por
institución académica y resultados de pruebas saber 11 por colegio), y también
la información académica, financiera y psicológica de los estudiantes de la
UNAB de primer ingreso en los niveles de pregrado para los semestres 2013602,
201401, 201402, 201501, lo que permitió
evaluar un modelo matemático creado por la UNAB que calcula por estudiante cuatro tipos de
riesgo de deserción (académico, financiero, psicológico y general) y a su vez
comprar los resultados de riesgo con la
deserción que se genera por semestre.
Para la ejecución del proyecto se
utilizó la SUITE de PENTAHO versión 5.4, lo que garantizo la generación de reportes gerenciales,
archivos arff que son la base para aplicar algoritmos de minería de datos, cubos ROLAP sobre deserción, riesgos de
deserción y riesgos de deserción vs deserción,
por ultimo cuadros de mando web con 7 indicadores de deserción y riesgos
de deserción.
Palabras claves: Deserción estudiantil, inteligencia de negocios, educación en
Colombia, minera de datos.
En la actualidad o “era digital”
el capital intelectual entro como un
nuevo factor de producción, en el libro “La
nueva riqueza de las organizaciones: el capital intelectual“
La inteligencia de negocios (BI[1]) en las organizaciones puede ser parte fundamental en el “capital intelectual” generando
conocimiento confiable y pertinente que
soporte la toma de decisiones para
definir políticas y estrategias o en otras palabras “es la pericia corporativa para tomar
decisiones soportado con el uso de metodologías, aplicaciones y tecnologías que
permiten recopilar , depurar, transformar datos, y aplicar en ellos técnicas
analíticas de extracción de conocimiento”
El uso de BI dentro de la empresa
logra soportar las decisiones que se toman tanto a nivel gerencial como
en niveles operativos y frente a otras
empresas genera ventajas competitivas
Para el MEN[2] la educación se define
como “un proceso de formación permanente,
personal cultural y social que se fundamenta en una concepción integral de la
persona humana, de su dignidad, de sus derechos y de sus deberes”
En el estudio “bases para una política de calidad de la
educación superior en Colombia”
El estado
Colombiano tiene la responsabilidad de velar por la calidad de la educación
superior pero en el artículo “Calidad de la educación superior en
Colombia, ¿Problema de compromiso colectivo?” se evidencia una problemática
de alto impacto, “emerge de la
incapacidad por parte de la comunidad educativa
e instancias gubernamentales para afrontar los retos que le imponen la
evolución en los fenómenos sociales, económicos, científicos y políticos y su
incidencia en el desarrollo educativo internacional, nacional, local y
regional”
Las estadísticas
suministradas por el MEN con corte de noviembre 30 del 2014 indican que solo el
10.5% de las IES existentes en Colombia tienen acreditación de alta
calidad, no bastando con eso solo el
7.8% de los programas con registro calificado tiene acreditación de alta
calidad y en la formación docente solo el 5.6% de los docentes tienen
doctorado.
Existen
organizaciones mundiales cuyo objetivo es generar estadísticas comparativas de
diversos temas y una de ellas es el proyecto
www.webometrics.info/es que realiza un ranking de universidades a
nivel mundial, en Colombia existen
actualmente 288 IES y a nivel
latinoamericano solo hay ocho (8) IES
ubicadas en los primeros 100 puestos donde la mejor universidad colombiana es
la nacional en el puesto 14 y la
siguiente los andes en el puesto 17.
El MEN define la
cobertura como un indicador que muestra
la relación entre los alumnos matriculados en un nivel académico y el total de la
población en edad apta para estudiar ese nivel, por tanto, mide la
participación de los jóvenes y adultos que se encuentran efectivamente cursando
un programa de educación.
Colombia en la
última década ha tenido grandes avances en la cobertura de la educación básica
(preescolar, primaria, secundaria y media) y los avances han sido positivos en los
4 niveles académicos cuentan con cobertura superior al 70% y en algunos como
primaria y secundaria han superado el 100%, pero en la educación superior los
avances en la cobertura son muy pequeños en comparación con los otros niveles
de educación y también al comparar a Colombia con países latinoamericanos, Colombia
apenas logra alcanzar el promedio de américa latina y el caribe que es del 40%,
lo que es muy inferior si se compara con
países como cuba, puerto rico, chile o argentina donde sus cifras superan el
75% para el año 2013.
El MEN define la
pertinencia como “aspecto determinante en
la calidad de la educación y supera el ámbito de la institución superior en
tanto tiene consecuencias directas en la sociedad”
El estado
Colombiano mide la pertinencia con base en la cantidad de egresados que se
vinculan al mundo laboral y los salarios promedio de los egresado desde el año
2001 hasta el 2012 (datos publicados por el MEN), se demuestra
que el porcentaje de egresados de
programas académicos de pregrado (niveles técnicos, tecnólogos y profesionales)
que lograban vincularse a los sectores formales de la economía era cercano al
74.4% con salarios promedios de 490 dólares en su primer empleo, situación que
no es positiva si observamos que en otros países latinoamericanos como chile con cifras del 91% en vinculación
laboral y un salario en promedio de 1752 dólares o México con un 87.5% en
vinculación laboral y un salario en
promedio de 859 dólares
El MEN define la
deserción como “la interrupción o
desvinculación de los estudiantes de sus estudios. Es un evento que aunque le
ocurre al estudiante tiene causas y consecuencias en las instituciones
educativas, las familias o el sistema educativo”
Tradicionalmente
el MEN ha medido la deserción a través de la tasa de deserción intra-anual[4].
En cifras
estadísticas la deserción ha tenido en la última década una tendencia a la
disminución pasando del año 2005 con un porcentaje de 13.4% al año 2013 con un cifra del 10.6%, aunque
esta tendencia es alentadora los porcentajes de matrículas arrojan cifras
preocupantes, donde en el año 2011 en
las IES públicas la tasa de matrícula era del 9.2% para el 2013 fue de 8.5% y
en las IES privadas en el 2011 fue del 15.6% y en el 2013 al 6.1%
Históricamente el
estudio de la deserción ha sido un nicho
de investigación que ha sido abordado desde muchas perspectivas (sociales,
económicas, políticas, familiares, vocacionales, etc.) obteniendo una gran diversidad de
conclusiones que les ha permitido a las IES,
los organismos estatales e internacionales crear modelos y metodologías
en búsqueda de una solución óptima, muchas de esas soluciones están soportadas
en herramientas informáticas y en el uso de tecnologías nuevas como minería de
datos, modelos matemáticos o redes neuronales entre otras pero no se han
generado proyectos donde su enfoque sea de inteligencia de negocios, algunos
trabajos relevantes como el proyecto liderado por Laboratorio de Investigación
en Nuevas Tecnologías Informáticas de la Facultad de Informática en la
Universidad Nacional de La Plata llamado “Aplicando
estrategias y tecnologías de Inteligencia de Negocio en sistemas de gestión
académica”
Otro proyecto solo
uso la minería de datos (una instancia de la inteligencia de negocios –BI),
para la determinación del perfil de un estudiante potencialmente desertor
El proyecto de
investigación construyo un prototipo tecnológico basado en la generación de un Datamart[5] con información de
encuestas a alumnos de primer a tercer año, encuesta a alumnos en instancia de
trabajo final y egresados recientes (casos exitosos) y por ultimo encuesta a
alumnos con muchos años en carreras del departamento informática (casos no
exitosos) y que tenía aplicando el
siguiente proceso: Data mining, Estadística, Reglas asociación, Web mining y
textmining y por ultimo Determinación del modelo.
Por ultimo en el artículo denominado “Aplicación de técnicas de minería de datos para la evaluación del
rendimiento académico y la deserción estudiantil”
Existen muchas metodologías de diseño e implementación de elementos de
BI. Cada fabricante de software de inteligencia de negocios busca imponer una
metodología con sus productos. Sin embargo, se imponen entre la mayoría dos
metodologías, la de Kimball y la de Inmon.
En
este proyecto solo se requiere crear un Datamart (Teoria
de Kimball) y no todo un Datawarehouse (teoría de
Inmon) por lo tanto se seleccionó la de Kimball y uno de los elementos de BI que se implementara está
enfocado a la minería de datos y en un
estudio previo sobre metodologías de
minería “Estudio comparativo de
metodologías para minería de datos”
Una vez definida
la metodología a usar se delimitó los pasos técnicos, en la gráfica siguiente
se visualiza el proceso que se ejecutara en la implementación del proyecto.
Para el desarrollo
del proyecto se planteó usar la información estadística de bases de datos
estatales como SNIES[6], SPADIES[7], PRUEBAS SABER 11[8] y la información académica,
financiera y psicológica de los estudiantes de pregrado que ha recopilado
la universidad y ubicada en bases de
datos relaciones.
A las diversas
bases de datos recopiladas se les aplicara métodos de ETL[9] para tener un único
repositorio de información o datamart para realizar análisis
de deserción.
Con la información cargada en el datamart de deserción
se realizó un análisis general y se generaron tres posibles ambientes de
información:
Estudiantes desertores por cohorte[10],
con datos personales como edad, sexo, ciudadanía, lugar de procedencia, estrato
y datos académicos como sede universitaria, programa académico, tipo y motivo de la deserción.
Estado de la universidad frente a otras IES Colombianas en temas de
deserción y matricula de estudiantes de
pregrado, con datos como Tipo de institución (principal o seccional), Clasificación económica (oficial o privada), Clasificación jerárquica, Departamento y
municipio de domicilio, programas académicos ofertados (nivel de formación,
área de conocimiento, metodología de enseñanza, departamento y municipio que se
oferta el programa), estudiantes matriculados y desertores por semestre.
Estudiantes con riesgo de deserción, la Universidad construyo un modelo
matemático que se le aplica a los estudiantes donde son caracterizados en 31
variables distribuidas de tres (4) contextos de riesgos de deserción: Académico,
Financiero y Psicológico y un riesgo general de deserción determinado por la
ecuación:
Riesgo General=
(Riesgo académico * 30%) + (Riesgo financiero *40%) + (Riesgo
Psicológico *30%).
Con la información recopilada en el Datamart se
diseñaron las vistas[11]:
V_PERSONA_SEMESTRE
(datos básicos de estudiantes
matriculados por semestre), V_ESTUDIANTES_DESERTORES (datos de los
estudiantes desertores asociados una cohorte por semestre), V_DESERTORES_COHORTE
(resumen de deserción por programa académico, con datos de estudiantes
admitidos, matriculados y desertores), V_RIESGO_SEMESTRE_PIDM (estudiantes
con y su caracterización en cada una las
variables asociadas a los riesgos académicos, financieros y psicológicos),
V_RESUM_RIESGO_DESER (resumen por estudiante de los riesgos académicos, financieros,
psicológicos y un acumulado del riego general), V_VARIABLE_CATEG (descripción
del modelo matemático para determinar la posible deserción de estudiantes de
pregrado), V_IES_SNIES (total de estudiantes
matriculados y desertores por IES, programa académico en un semestre), V_RESULTADOS_IFCES (resultados Ifces
de colegios donde han estudiado los estudiantes que actualmente están
matriculados o han desertado de la Universidad).
Las vistas son la base para implementar elementos de BI usando
la suite de Pentaho BI Suite[12]:
·
Cubos Olap: Utilizando
el plugin de SAIKU y JPIVOT se crearon tres (3) cubos
Olap que son la fuente para la implementación de los
tableros de control.
·
Reportes adhoc: Utilizando
la herramienta “report designer” de Pentaho se desarrollaron 3 reportes sobre deserción, posibles
desertores y deserción/matriculados por
IES.
·
Minería
de datos: Se
generaron tres archivos arff con la información de: desertores por cohorte,
posibles desertores por semestre y IES matriculados/desertores.
Utilizando el
plugin de Weka[13]
se analizaron tendencias de deserción, arboles de decisión y correlación entre
las variables analizadas.
·
Tableros
de control (dashboard)
Teniendo
como base cada uno de los cubos OLAP se implementó 2 tableros de control
utilizando la herramienta CDF (Community
Dashboard Framework) [14]
Ilustración 1: tablero de
control sobre estudiante desertores
En el
tablero de estudiantes desertores la información de graficas se puede filtrar
por cohorte.
Ilustración 2: tablero de
control sobre estudiante con riesgo de deserción.
En el tablero de posibles desertores la
información se puede filtrar por semestre y por tipo de riesgo con lo cual se
puede visualizar cada una de las variables asociadas al tipo de riesgo.
Los resultados obtenidos al final del proyecto fue un Datamart con
información resumen de base de datos estatales (SNIES, SPADIES, PRUEBAS SABER
11) y propias: resultados de pruebas en aspectos psicosociales de personalidad;
comprensión lectora y ejercicio de escritura, el manejo y profundidad de
algunos conceptos matemáticos, informáticos y de lengua extranjera, resultados
de cursos nivelatorios, tutorías en áreas de ciencias básicas
, información financiera y académica por periodo ).
Implementación de dos
Tableros de control (dashboard) con 7 indicadores de estudiantes desertores y estudiantes
con riesgo de deserción, reportes gerenciales y tres cubos ROLAP para el
análisis de los datos existentes del Datamart.
Documento de
constancia de la transferencia de conocimiento técnico al departamento de
sistemas de información de la Universidad, sobre la implementación de los
elementos de hardware (servidor, protocolos de conexión) y de inteligencia de
negocios (herramientas, estándares y
métodos para los procesos ETL sobre las bases de datos propias y estatales descritas en el resultado anterior) usada en
el desarrollo e implementación del proyecto.
Documento de
especificaciones de uso de la plataforma web Pentaho diseñada para análisis de la deserción en la Universidad autónoma de
Bucaramanga – UNAB.
Con este proyecto donde su propósito fue
incorporar elementos de inteligencia de negocios en el área específica de bienestar universitario para la
universidad UNAB, se evidenció que la BI es factible aplicarla con herramientas
Open Source, utilizando como fuente de orientación a
la comunidad libre mediante el uso de
chats, manuales, videos, foros y wikis para resolver inquietudes que llevaran a
crear un Datamart donde se centralizo toda la información
pertinente a la deserción de estudiantil (datos académicos, financieros y
psicológicos) obtenidos de bases de datos propias de la organización y bases de
datos externas de carácter público, facilitando la generación de reportes
gerenciales, cuadros de mando, cubos ROLAP y archivos base Weka que permitirá
aplicar algoritmos de minería de datos en búsqueda de conocimiento como reglas
de asociación o arboles de clasificación. .
La curva de aprendizaje de las herramientas BI con licenciamiento open source es muy alta, la
razón fundamentalmente es que poca documentación actualizada se encuentra en el
internet y poco pertinente a las necesidades puntuales.
Para trabajos futuros sería pertinente extender elementos de BI a otras áreas de la Universidad como mercadeo,
gestión humana, financiera entre otros ya que su aplicación y calidad en los
resultados son muy útiles para analizar grandes cantidades de información.
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[1] BI: Business Intelligence
[2] MEN: Ministerio de educación
nacional de Colombia (http://www.mineducacion.gov.co/1621/w3-article-89266.html)
[3] IES: Instituciones de educación superior.
[4] intra-anual :Son los que
abandonan en el transcurso del año
[5] DATAMART: Es un repositorio de información por departamento de una organización lo que permite aplicar de manera más puntual técnicas minería de datos y procesamiento analítico y generando información mucho más detallada sobre procesos del departamento.
[6] SNIES: Sistema Nacional de la Información de la
Educación Superior
[7] SPADIES: Sistema para la Prevención de la Deserción en Educación Superior
[8] Pruebas saber 11:Es la prueba oficial obligatoria que presentan quienes egresan de la educación media en Colombia y aspiran a continuar estudios de educación superior en territorio Colombiano (Decreto 869 de 2010)
[9] ETL:Extract, transform and load de datos
[10] Cohorte: Periodo académico universitario en que fue
admitido
[11] Vistas: Es una alternativa para mostrar datos de
varias tablas; es como una tabla virtual que almacena una consulta. Los datos accesibles
a través de la vista no están almacenados en la base de datos, en la base de
datos se guarda la definición de la vista y no el resultado de ella.
[12] Pentaho
BI Suite: es un conjunto de programas libres para generar inteligencia
empresarial. Incluye herramientas integradas para generar informes, minería de
datos, ETL (se seleccionó pentaho versión 5.4 por ser
la suite open source más completa y con mayor aceptación en el mercado según garnet)
[13] Weka: plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato con licencia open source.
[14] CDF: Conjunto de tecnologías Open Source que permite
a los desarrolladores BI construir cuadros de mando dinámicos y tableros (Dashboards) para la plataforma BI de Pentaho