Factors associated with university dropout

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5944/educxx1.26889

Keywords:

Data mining, higher education, multilevel logistic analysis, dropout

Abstract

The Spanish education system is characterised by a high university dropout rate. This dropout rate can be reduced through the identification of its most important factors. This research focuses on bridging the dropping out factors with the students’ background before their admission to the Complutense University of Madrid. Our data analysis takes into account   of 12035 students who enrolled in the academic year 2017/8. Multilevel- logistic-regression techniques and decision trees have been applied in the search for answers. Fourteen independent variables have been  studied (such as the demographic, socioeconomic and academic background). Surprisingly, student’s dedication is the main factor affecting the dropout rate: a higher rate is observed in part-time students instead of those who have enrolled full-time. Other factors contributing to dropping out are the student’s perseverance, their age, the results achieved in their A-levels and the field of their studies. Generally, students dropping out from university are characterised by being enrolled part-time, mature students, not high A-levels results, and most of them are enrolled in degrees of the following fields: science, arts and humanities, engineering and architecture, and social sciences. To conclude, we show that the main factors linked to the dropping out of university are independent of the student’s college performance,  and only depend on student’s background-factors. Therefore, it is essential to develop preventive and diagnostic approaches to tackle this  issue.

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Author Biographies

Alexander Constate-Amores, Universidad Complutense de Madrid

Graduado en Pedagogía y Máster en Investigación en Educación. Actualmente cursa el Programa de Doctorado en Educación en la Universidad Complutense de Madrid y el Máster de Metodología de las Ciencias del Comportamiento y la Salud (UCM, UAM y UNED). Su principal línea de investigación se basa en la identificación de las variables que    más influyen en los diversos fenómenos educativos mediante técnicas de Machine Learning. Colaborador del Observatorio del Estudiante de la UCM. E-mail:  iconstan@ucm.es

Eva Florenciano Martínez, Universidad Complutense de Madrid

Graduada en Economía por la Universidad de Murcia. Finalizando estudios de posgrado en Sociología aplicada a Problemas Sociales en   la Universidad Complutense de Madrid. Entre 2018 y 2019 ha sido Colaboradora del Observatorio del Estudiante de la UCM. Su principal línea de investigación trata sobre el impacto socioeconómico de la corrupción en el ámbito educativo. E-mail: eva.florenciano@gmail.com

Enrique Navarro Asencio, Universidad Complutense de Madrid

Doctor en Ciencias de la Educación (premio extraordinario) por la

Universidad Complutense de Madrid (UCM) y especialista en metodología de investigación en educación. Es profesor Ayudante Doctor en la UCM y miembro del grupo de investigación en “Medida y Evaluación de Sistemas Educativos”. Está acreditado por ANECA para la figura de profesor titular de universidad. Su línea de investigación está relacionada con la medición educativa y la evaluación del rendimiento académico y factores asociados. E-mail: enriquen@ucm.es

María Fernández-Mellizo, Universidad Complutense de Madrid

Profesora  Contratada  Doctora  del   Departamento  de    Sociología Aplicada en la Facultad de Educación de la Universidad Complutense de Madrid (UCM). Está acreditada a Profesora Titular de Universidad desde 2015 y tiene 2 sexenios vivos. Ha recibido la evaluación de excelente en       el  tramo  docente  2015-2018  en  el  programa  DOCENTIA.  Ha  realizado estancias en varias universidades y centros de investigación extranjeros, como la Universidad de Princeton, la Universidad de Manchester o el CNRS. Entre 2017 y 2019 ha sido Directora del Observatorio del Estudiante de la UCM. Sus principales líneas de investigación se basan en la Sociología de la Educación, Economía de la Educación, desigualdad de oportunidades educativas, educación y estratificación social, políticas educativas comparadas, educación y nuevas tecnologías, y estudiantes universitarios. E-mail:   mfmellizosoto@edu.ucm.es

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Published

2020-11-12

Issue

Section

Estudios