Predicción del abandono universitario: variables explicativas y medidas de prevención

El abandono de los estudios universitarios es un problema cuyos costes son altos tanto para el individuo como para la sociedad. Es por ello que la prevencion del mismo es fundamental y cobra especial relevancia en el actual contexto de crisis economica. Diversos autores han desarrollado investigaciones con el objetivo de establecer modelos predictivos de este fenomeno (Castano, Gallon, Gomez y Vasquez, 2004; Trevizan, Beltran y Cosolito, 2009; Goldenhersh, Coria y Saino, 2011; Sanchez, 2014). En este articulo se analizan dichos trabajos, identificando las ventajas y desventajas de las metodologias mas utilizadas; analisis correlacionales, analisis de regresion logistica, analisis de supervivencia y mineria de datos. La investigacion cuyos resultados aqui se exponen, aplica la primera de las metodologias mencionadas, a fin de comprobar -en lo que respecta al fenomeno del abandono- el valor predictivo de las variables rendimiento academico previo, fecha de matriculacion, rendimiento en primer curso de universidad y asistencia a clase. Los resultados confirman la relacion de dichas variables con el fenomeno estudiado. Dichos resultados son consistentes con los obtenidos por diversos autores a lo largo del tiempo, y en base a ellos se proponen dos tipos de medidas; por un lado, acciones encaminadas a facilitar el diagnostico respecto al problema del abandono, y por otro lado, medidas encaminadas a su prevencion. Abstract University dropout is a problem whose costs are high for both individuals and society. That is the reason why prevention is essential and it is particularly important in the context of the current financial crisis. Several authors have conducted research in order to establish predictive models of this phenomenon (Castano, Gallon, Gomez and Vasquez, 2004; Trevizan, Beltran and Cosolito, 2009; Goldenhersh, Coria and Saino, 2011; Sanchez, 2014). This article analyses these works, identifying the advantages and disadvantages of the most used methods; correlational analysis, logistic regression, survival analysis and data mining. The research whose results are here presented applies the first of the aforementioned methodologies, with the aim to test -with regard to the phenomenon of abandonment-, the predictive value of the following variables: prior academic performance, date of enrolment, performance in the first college year and attendance. The results confirm the relationship between these variables and the phenomenon studied. These results are consistent with those obtained by several authors throughout time. To finish, they propose two types of measures based on these results: on one hand, measures to facilitate dropout diagnosis and, on the other hand, measures to prevent it.