Mixture structural equation models for classifying university student dropout in latin america

Abstract

This research seeks to develop a model that allows consider the different forms of heterogeneity of international dropout data and also classify students who continue studying and those who drop out. Specifically, through the use of Mixture Structural Equation Models (MSEM), the study seeks to develop a model for classifying dropout and applying it to an international database. The aim is then to determine the classification accuracy degree of the proposed model. The development and application of the model showed that the student´s health, the interpersonal relationships, and class attendance positively influence college adaptation, and in turn college adaptation positively influences college satisfaction. Additionally, the developed model can correctly classify 55.45% of continuing students and 61.68% of students who abandon their careers. These results suggest that the use of MSEM for international databases, characterized by heterogeneity, allows more robust and generalizable studies of dropouts in higher education.

Esta investigación busca desarrollar un modelo que permita considerar las diferentes formas de heterogeneidad de los datos de deserción internacional y también clasificar a los estudiantes que continúan estudiando y aquellos que abandonan. Específicamente, mediante el uso de los Modelos de ecuaciones estructurales mixtas (MSEM), el estudio busca desarrollar un modelo para clasificar el abandono y aplicarlo a una base de datos internacional. El objetivo es determinar el grado de precisión de clasificación del modelo propuesto. El desarrollo y la aplicación del modelo mostraron que la salud del estudiante, las relaciones interpersonales y la asistencia a clase influyen positivamente en la adaptación universitaria y, a su vez, la adaptación universitaria influye positivamente en la satisfacción universitaria. Además, el modelo desarrollado puede clasificar correctamente el 55.45% de los estudiantes que continúan y el 61.68% de los estudiantes que abandonan sus carreras. Estos resultados sugieren que el uso de MSEM para bases de datos internacionales, caracterizadas por la heterogeneidad, permite estudios más robustos y generalizables de deserciones en la educación superior.