Formulación y análisis de viabilidad de un modelo predictivo de estudiantes en riesgo de deserción en el Tecnológico de Costa Rica - Valverde-Paniagua, Milton Andrey (Instituto Tecnológico de Costa Rica, 2024)
Este proyecto evalúa la viabilidad de implementar un modelo predictivo de deserción estudiantil en el Tecnológico de Costa Rica (TEC). La investigación se desarrolló mediante una metodología mixta con diseño de investigación-acción, que incluyó análisis documental, entrevistas a profundidad con actores clave y evaluación de sistemas existentes. El estudio examina factores técnicos, financieros, organizacionales, legales y de competencia que influirían en la implementación exitosa del modelo. Los resultados revelan que, si bien existe un modelo predictivo previo con una precisión del 91%, su discontinuidad se debió principalmente a factores organizacionales más que técnicos. La competitividad del proyecto se ve afectada por el desarrollo interno de una actualización del modelo anterior. El análisis financiero muestra un Valor Actual Neto (VAN) positivo de ₡325,476,841.27 en el escenario base, manteniéndose viable incluso en escenarios pesimistas. Asimismo, se identificaron 24 fuentes de datos potenciales, de las cuales 7 requieren desarrollo de Automatización Robótica de Procesos (RPA, por sus siglas en inglés) para su extracción. Se concluye que el proyecto es técnica y financieramente viable; sin embargo, desde la perspectiva competitiva, el TEC podría no mostrar interés debido al proyecto en desarrollo interno. Por tanto, su éxito dependerá crucialmente de establecer directrices institucionales claras, asignar recursos dedicados para su mantenimiento y diferenciarse mediante la creación de necesidades específicas. Se propone un plan de implementación dividido en 6 proyectos específicos para ejecutar en 4 años, con un costo total estimado de ₡52,551,991.59.

This project evaluates the feasibility of implementing a predictive model of student dropout at the Tecnológico de Costa Rica (TEC). The research was developed using a mixed methodology with an action-research design, which included documentary analysis, in-depth interviews with key stakeholders, and evaluation of existing systems. The study examines technical, financial, organizational, legal and competitive factors that would influence the successful implementation of the model. The results reveal that while there is a previous predictive model with an accuracy of 91%, its discontinuity was mainly due to organizational rather than technical factors. The competitiveness of the project is affected by the internal development of an update of the previous model. The financial analysis shows a positive Net Present Value (NPV) of ₡325,476,841.27 in the base scenario, remaining viable even in pessimistic scenarios. Also, 24 potential data sources were identified, of which 7 require Robotic Process Automation (RPA) development for extraction. It is concluded that the project is technically and financially feasible; however, from a competitive perspective, TEC may not show interest due to the project's internal development. Therefore, its success will depend crucially on establishing clear institutional guidelines, allocating dedicated resources for its maintenance and differentiating itself by creating specific needs. An implementation plan is proposed divided into 6 specific projects to be executed in 4 years, with an estimated total cost of ₡52,551,991.59.
Proyecto de Graduación (Licenciatura en Administración de Tecnologías de Información) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Administración de Tecnologías de Información, 2023.
Esta tesis cumple con el objetivo ODS 4: garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todas las personas. Meta 3: asegurar el acceso igualitario de todos los hombres y las mujeres a una formación técnica, profesional y superior de calidad, incluida la enseñanza universitaria. Meta 5: eliminar las disparidades de género en la educación y asegurar el acceso igualitario a todos los niveles de la enseñanza y la formación profesional para las personas vulnerables, incluidas las personas con discapacidad, los pueblos indígenas y los niños en situaciones de vulnerabilidad.
Keywords: Deserción universitaria; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Gestión de proyectos; Análisis -- Viabilidad; Automatización Robótica de Procesos (RPA); Educación superior; Evaluación -- Competencia; Estudio de mercado; Evaluación de riesgos; University dropout; Machine Learning (Artificial Intelligence); Project management; Analysis - Viability; Robotic process automation (RPA); Higher education; Evaluation -- Competence; Market study; Risk assessment; Research Subject Categories::SOCIAL SCIENCES::Social sciences::Education; Research Subject Categories::TECHNOLOGY::Information technology