La deserción estudiantil siempre ha sido un tema de preocupación debido a sus
múltiples implicancias. En este trabajo se propone la aplicación de técnicas de
reconocimiento de patrones para exponer información útil y formular reglas de
inferencia en sistemas de diagnóstico automático. De esta manera se generan
modelos predictivos de deserción universitaria en la UTN.BA, a partir de bases de
datos de estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas de la Información
del plan K08. Se construyeron dos modelos, uno basado sobre Máquinas de
Vectores de Soporte y otro sobre Redes neuronales. Ambos presentan resultados
muy similares reconociendo a estudiantes en situación de deserción con una
exactitud de 79%.
