Técnicas de Análisis de Supervivencia para la Identificación de Deserción en Estudiantes: Una Revisión Sistemática de la Literatura

Este trabajo presenta una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL) sobre el uso de técnicas de Análisis de Supervivencia (AS) para predecir la deserción estudiantil para el problema de Ingeniería de Software. La educación en Ingeniería de Software enfrenta altas tasas de abandono, lo que resalta la necesidad de enfoques predictivos que apoyen la retención escolar. El AS, aplicado con éxito en áreas como la salud, permite modelar tanto la ocurrencia como el momento de un evento, ofreciendo ventajas frente a otros métodos. Siguiendo las directrices de Kitchenham y el enfoque Quasi-Gold Standard, se identificaron 36 estudios primarios publicados entre 2013 y 2025. Los resultados muestran que el modelo de riesgos proporcionales de Cox es la técnica más utilizada, junto con Kaplan-Meier y otros enfoques de regresión. Asimismo, se identificaron 29 variables relevantes y 16 métricas de validación. La revisión evidencia que el AS facilita la detección temprana de estudiantes en riesgo, aunque enfrenta retos como la necesidad de datos extensos y su limitada adopción en el ámbito educativo.