{"id":2779,"date":"2026-03-18T14:52:21","date_gmt":"2026-03-18T13:52:21","guid":{"rendered":"https:\/\/uhu.es\/coideso\/?p=2779"},"modified":"2026-03-18T14:54:40","modified_gmt":"2026-03-18T13:54:40","slug":"student-satisfaction-and-engagement-profiles-and-the-probability-of-dropout-determined-by-data-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uhu.es\/coideso\/?p=2779","title":{"rendered":"Student satisfaction and engagement profiles and the probability of dropout determined by data mining<span class=\"autor-externo-subtitulo\" style=\"display: block; font-size: 12px; color: #666; margin-top: 5px;\">Juan Jos\u00e9 Sosa Alonso a, Olga Gonz\u00e1lez-Morales, Cristina Ceinos-Sanz, Mar\u00eda de la O. Toscano Cruz and Miguel \u00c1ngel Nogueira P\u00e9rez<\/span>"},"content":{"rendered":"\n<p>El estudio identifica perfiles de estudiantes basados en la \u00absatisfacci\u00f3n\u00bb y el \u00abcompromiso\u00bb y analiza su relaci\u00f3n con los cuartiles de riesgo de abandono, determinados mediante el an\u00e1lisis de macrodatos de tres universidades espa\u00f1olas. Se analiz\u00f3 una muestra de 2.352 estudiantes, extra\u00edda de las bases de datos utilizadas en la fase de an\u00e1lisis de datos,<br>que abarcaba diversos campos acad\u00e9micos y niveles de riesgo de abandono (evaluados previamente mediante macrodatos). A partir de un cuestionario sobre satisfacci\u00f3n y compromiso, los investigadores utilizaron el m\u00e9todo de agrupamiento \u00abfuzzy C-means\u00bb para definir cinco perfiles de estudiantes distintos. Estos perfiles, combinados con las distribuciones de probabilidad de abandono, revelaron tendencias asociadas al ciclo acad\u00e9mico. Los estudiantes insatisfechos y menos comprometidos (normalmente en cursos avanzados) eran m\u00e1s propensos a encontrarse en los cuartiles de mayor riesgo de abandono, mientras que los estudiantes de primer a\u00f1o m\u00e1s comprometidos se encontraban con mayor frecuencia en los cuartiles de menor riesgo.<\/p>\n\n\n\n<p><br>Los resultados ponen de relieve la integraci\u00f3n de factores situacionales y emocionales con an\u00e1lisis algor\u00edtmicos para mejorar la predicci\u00f3n y la comprensi\u00f3n del abandono. Adem\u00e1s, destacan que las intervenciones destinadas a mejorar<br>el compromiso y la satisfacci\u00f3n, adaptadas al ciclo acad\u00e9mico, podr\u00edan reducir eficazmente las tasas de abandono.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-luminous-vivid-orange-background-color has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.tandfonline.com\/doi\/full\/10.1080\/07294360.2026.2639617\">Art\u00edculo<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El estudio identifica perfiles de estudiantes basados en la \u00absatisfacci\u00f3n\u00bb y el \u00abcompromiso\u00bb y analiza su relaci\u00f3n con los cuartiles de riesgo de abandono, determinados mediante el an\u00e1lisis de macrodatos de tres universidades espa\u00f1olas. 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