Estudio del tramo inicial de las trayectorias académicas de estudiantes de Ingeniería mediante Cadenas de MARKOV. - (:unkn) unknown (Universidad Nacional de Rosario, 2025)
En este trabajo se modeló el tramo inicial de las trayectorias académicas de estudiantes de Ingeniería Industrial mediante Cadenas de Markov Absorbentes. Se analizó una cohorte de 259 ingresantes en 2014 durante 12 cuatrimestres. Como propuesta metodológica innovadora, se definieron los estados de la cadena como conjuntos específicos de asignaturas aprobadas del ciclo básico de Matemática (Cálculo I, Álgebra y Geometría, Cálculo II, III, IV y Álgebra Lineal), permitiendo identificar nodos críticos con precisión. Se estableció una definición operativa de abandono basada en inactividad académica. Los resultados mostraron que cuando no se tiene ninguna asignatura aprobada, las probabilidades de abandono y de completar el ciclo son similares. Sin embargo, una vez aprobadas las dos materias de Matemática del primer cuatrimestre del plan de estudios, la probabilidad de completar el ciclo aumenta sustancialmente a 0,88. La probabilidad de persistencia en el estado inicial es 0,53, sugiriendo alta dificultad inicial. La asignatura Álgebra y Geometría Analítica emerge como nodo de mayor dificultad temprana. Los hallazgos indicaron que intervenciones institucionales deben focalizarse en los períodos iniciales para maximizar retención. Los resultados se presentan bajo el supuesto de homogeneidad temporal y propiedad markoviana, cuya validación formal constituye trabajo futuro.

In this study, the early stage of the academic trajectories of Industrial Engineering students was modeled using Absorbing Markov Chains. A cohort of 259 students entering in 2014 was tracked over 12 semesters. As an innovative methodological contribution, the states of the chain were defined as specific sets of mathematics courses completed within the basic cycle (Calculus I, Algebra and Analytic Geometry, Calculus II, III, IV, and Linear Algebra), enabling the precise identification of critical nodes. An operational definition of dropout based on academic inactivity was established. The results indicate that, when no mathematics course has been completed, the probabilities of dropping out and completing the cycle are similar. However, once the two mathematics courses from the first semester of the curriculum have been completed, the probability of completing the cycle increases substantially to 0.88. The probability of remaining in the initial state is 0.53, suggesting significant early difficulty. Algebra and Analytic Geometry emerges as the course associated with the greatest early obstruction. The findings suggest that institutional interventions should focus on the earliest stages to maximize student retention. Results are presented under the assumptions of temporal homogeneity and the Markov property, whose formal validation is proposed as future work.
Keywords: Trayectorias académicas; Cadenas de Markov Absorbentes; Carrera de Ingeniería; Abandono universitario; Academic trajectories; Absorbing Markov Chains; University dropout.