Revisión de modelos de predicción de la deserción estudiantil superior en las universidades

Este artículo se propone mostrar los diversos esfuerzos realizado sobre la investigación realizada en la deserción Universitaria en el mundo, lo cual amerita hacer una revisión integra. El objetivo es poder identificar las variables y los algoritmos de máquinas de aprendizaje más utilizados así como los modelos propuestos de cada investigador. Se realizara una breve descripción de las máquinas de aprendizajes más utilizados, luego se realizara una revisión de las investigaciones para posteriormente mostrar los modelos propuestos más actuales. Finalmente se concluye que las variables más utilizadas son: Rendimiento Académico de la Universidad, Rendimiento Académico del Colegio, Edad, Sexo, Deserción y las técnicas de minería de datos más usadas es las redes neuronales y los arboles de decisiones