Modelado de desigualdad de género en carreras TIC argentinas mediante regresión múltiple

Resumen

Este trabajo presenta un análisis cuantitativo de la brecha de género en carreras de Computación, Sistemas e Informática (CSI) en universidades argentinas, en el período 2010-2015. A partir de un enfoque de Ciencia de Datos, se empleó aprendizaje automático supervisado, utilizando un modelo de regresión lineal múltiple, para identificar los principales factores que afectan la graduación de estudiantes. Los resultados muestran que ser estudiante mujer disminuye significativamente la probabilidad de egreso, mientras que estudiar en universidades privadas o en la provincia de Buenos Aires incrementa dicha probabilidad. Este estudio proporciona evidencia empírica relevante para el diseño de políticas públicas orientadas a reducir las desigualdades de género en carreras STEM. Como trabajo futuro, se propone analizar esta problemática incorporando técnicas de machine learning más avanzadas y extendiendo el análisis a otras carreras STEAM.