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INTRODUCCIÓN
En los últimos años, el fenómeno de la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica es una problemática de creciente relevancia por sus implicaciones sociales, económicas y educativas. La deserción según Kersánszki et al. (2022), en la educación superior tecnológica es un fenómeno que afecta a los estudiantes como a las instituciones y los sistemas educativos. En este contexto, Segura et al. (2020) señala que el análisis bibliométrico se ha convertido en una herramienta esencial para examinar la evolución de la investigación sobre este tema, permitiendo identificar tendencias, enfoques metodológicos y redes de colaboración entre autores e instituciones. Este estudio busca proporcionar una visión sobre el estado actual del conocimiento en torno a la deserción estudiantil, facilitando la toma de decisiones basadas en evidencia para mitigar su impacto en la educación superior tecnológica.
En los últimos años, el fenómeno de la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica es una problemática de creciente relevancia por sus implicaciones sociales, económicas y educativas. Para Herreño et al. (2024), el problema de la deserción estudiantil en las instituciones del nivel superior presenta retos con implicaciones en diversos niveles. Desde una perspectiva social, Barragán et al. (2022) esto afecta la movilidad educativa y profesional de los estudiantes, limita oportunidades para contribuir a la sociedad. Ganga et al. (2023) explica que económicamente, la deserción genera pérdidas a los sistemas educativos y familias; la inversión de recursos no se traduce en la obtención de un título profesional. Además, las instituciones según (De Oca, 2021), se enfrentan a repercusiones económicas y reputacionales, ya que la deserción impacta en la retención de matrículas, financiación y rankings académicos.
La deserción universitaria debilita la educación superior para el desarrollo tecnológico (Sotomayor & Rodríguez, 2020), constituye un problema para la política educativa, vinculado a innovar y producir (Gordillo et al., 2020). Respecto a sus causas, factores institucionales, políticas, financiación, recursos pedagógicos, los socioeconómicos y dificultades financieras (Orellana et al., 2024) impactan significativamente en la retención, siendo las becas una solución efectiva (Toiber et al., 2024). En lo académico, el rendimiento y satisfacción son determinantes (Álvarez & López, 2021), evidenciándose menores promedios y tasas de aprobación en estudiantes que abandonan (Montes et al., 2024). Además, el bienestar psicológico ansiedad, correlaciona con el abandono, en primer año (Castro et al., 2024). Para mitigar esto, los modelos predictivos con aprendizaje permiten intervenciones personalizadas, respaldadas por seguimiento continuo que mejora la retención (French et al., 2024).
El objetivo principal es realizar un análisis bibliométrico de la producción científica relacionada con esta temática, utilizando el método PRISMA en la base de datos Scopus, evaluando las tendencias, autores destacados y vacíos en la literatura. Para ello, se empleará el método PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) aplicado a la base de datos Scopus, una de las fuentes más completas y reconocidas para la investigación académica. Este enfoque permitirá no solo evaluar la magnitud y el impacto de la literatura existente, sino también identificar áreas emergentes de investigación y oportunidades para futuros estudios (La Rosa et al., 2024). Teniendo en cuenta se plantea la siguiente interrogante: ¿Cuáles son las tendencias, autores más influyentes y vacíos en la literatura sobre la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica?
METODOLOGÍA
Para responder al objetivo planteado y analizar la producción científica sobre la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica, se llevó a cabo una investigación enmarcada en el paradigma positivista, el cual de acuerdo con Mészáros (2022). se basó en la recopilación y análisis de datos objetivos y verificables, con el propósito de identificar patrones y establecer relaciones causales. El estudio se desarrolló bajo el método sistemático, de acuerdo con Sobieraj & Baker, (2021), se caracteriza por la recopilación estructurada y rigurosa de información, siguiendo criterios predefinidos para garantizar la validez y fiabilidad del análisis Se adoptó un enfoque cuantitativo, en el que según Agbo et al. (2021), permite la medición y análisis estadístico de datos bibliométricos con el fin de identificar tendencias en la producción científica sobre el tema.
El diseño de la investigación explicadas por Jia (2020), es descriptivo-temático, ya que busca analizar las características principales de la literatura existente y los temas predominantes en los estudios revisados. Para La Rosa & Vilchez, (2024), se trata de un estudio documental bibliográfico, basado en la recopilación y análisis de fuentes secundarias provenientes de la base de datos Scopus. Pfrieger (2021) menciona en su estudio de corte transversal, pues analiza la producción científica en un momento determinado, sin realizar seguimiento a lo largo del tiempo.
La población en investigación según Uwamahoro et al. (2024) se define como el conjunto de elementos, individuos o documentos que comparten características comunes y que son objeto de estudio. Según Zhang, et al, (2021), la población representa el universo sobre el cual se pretende hacer inferencias. En este estudio, la población estuvo conformada por los artículos científicos indexados en la base de datos Scopus, relacionados con la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica.
La técnica de investigación para Daruhadi & Sopiati (2024) refiere al procedimiento utilizado para recolectar, organizar y analizar la información de manera sistemática. De acuerdo con Mandasini, (2022), la técnica permite estructurar la investigación y garantizar la validez de los datos obtenidos. En este caso, se empleó la revisión bibliométrica y sistemática, basada en el método PRISMA, lo que permitió seleccionar, evaluar y sintetizar estudios relevantes sobre la temática.
La herramienta de investigación es el instrumento específico utilizado para la recopilación y análisis de datos. Según Praveen et al., (2021), la herramienta debe ajustarse al tipo de estudio y garantizar la fiabilidad de los resultados. En esta investigación, se utilizó el software VOSviewer, una herramienta especializada en el análisis bibliométrico que permite visualizar redes de coautoría, co-ocurrencia de términos y citaciones, facilitando la identificación de tendencias y relaciones en la literatura científica.
El análisis estadístico es el proceso de organización, interpretación y presentación de datos con el fin de extraer información significativa. Bu et al. (2021) sostienen que este análisis permite identificar patrones y correlaciones dentro de un conjunto de datos. Para este estudio, se utilizó un análisis bibliométrico descriptivo, basado en métricas como el número de publicaciones por año, autores más influyentes, revistas con mayor impacto y relaciones de citación entre estudios. Esto permitió obtener una visión detallada sobre la evolución de la investigación en deserción estudiantil en educación superior tecnológica.
Nota. El diagrama de flujo muestra la forma de selección de artículos más relevantes para el estudio, se descartaron 217 que no eran relacionados al tema, luego 428 por que eran de otros niveles educativos, por último, se excluyeron 138 trabajos, los cuales no consideraban temas sobre las variables de investigación, elaboración propia (2025).
Figura 1 Diagrama de Flujo.
La Figura 1, detalla el diagrama de la selección de los artículos para la investigacion, para ello, se recopiló información sobre autores, afiliaciones, países, áreas temáticas, palabras clave, citas y redes de colaboración. Para el análisis de tendencias y visualización de datos, se emplearon herramientas como VOSviewer y RStudio. Los hallazgos se organizaron y presentaron en forma de mapas temáticos, gráficos de redes y tablas analíticas, con un enfoque en destacar los aportes significativos y las brechas de conocimiento. Este enfoque permite ofrecer una visión integral y actualizada de la investigación sobre deserción estudiantil, contribuyendo al diseño de estrategias más efectivas para su abordaje.
La investigación se abordó en dos etapas distintas: la identificación de documentos relevantes y el análisis bibliométrico de los hallazgos. En la etapa inicial se identificaron 21 documentos que abordaban específicamente los problemas de deserción escolar en la educación superior rural, mientras que en la segunda etapa se realizaron procedimientos detallados para analizar y sintetizar la información extraída de estos documentos. Los documentos se obtuvieron de SCOPUS, una base de datos confiable conocida por su contenido académico revisado por pares.
RESULTADOS
El análisis bibliométrico sobre la deserción estudiantil en instituciones de educación superior revela un crecimiento sostenido en las publicaciones académicas sobre este fenómeno, con un incremento significativo a partir de 2015. Este aumento puede estar vinculado con la creciente preocupación de las instituciones educativas por mejorar la retención estudiantil, así como con la implementación de políticas educativas que buscan reducir el abandono. Los resultados muestran que los factores socioeconómicos, institucionales y psicológicos desempeñan un papel clave en la deserción. Asimismo, las estrategias de intervención temprana, los modelos predictivos y la gamificación emergen como enfoques recurrentes en la literatura para mitigar este problema y mejorar la retención académica.
Nota. Tendencia de las publicaciones por año, elaboración propia (2025).
Figura 2 Evolución Temporal de Publicaciones sobre Abandono Universitario (2000-2020)
La Figura 2, muestra la evolución temporal de publicaciones sobre abandono universitario entre 2000 y 2025. Se observa una tendencia creciente en el número de estudios, con un incremento significativo a partir de 2015. En los primeros años, el número de publicaciones fue bajo, con menos de 10 documentos anuales. A partir de 2020, se evidencia un aumento considerable, alcanzando casi 60 documentos en los últimos años. Este crecimiento puede atribuirse a la mayor atención institucional sobre la retención estudiantil, la necesidad de adaptar estrategias educativas a contextos tecnológicos y la implementación de políticas de inclusión educativa a nivel global.
Nota. Publicaciones realizadas por autores, elaboración propia (2025)
Figura 3 Frecuencia de Publicaciones por Autor
La Figura 3, muestra la cantidad de publicaciones realizadas por diferentes autores. Dentro de la lista de autores, se observa a De Witte (2020), como el que encabeza la lista con la mayor cantidad de publicaciones 8, seguido por Almeida (2020), con 7; luego se tiene a Cervero (2020) con 6, Casanova (2020) con 5, además se encontró a Ambielb (2020) y Giese (2020) con 4; otros autores con 3 publicaciones. La mayoría de ellos tienen una frecuencia uniforme de 1 a 2 publicaciones por año.
Nota. Palabras utilizadas con mayores frecuencias en las publicaciones estudiadas, elaboración propia (2025)
Figura 4 Mapa de Co-ocurrencias de Términos Relacionados con la Deserción en Estudiantes de Educación Superior.
La Figura 4, representa un análisis de co-ocurrencias de términos realizado con la herramienta VOSviewer, que visualiza relaciones entre palabras clave extraídas de publicaciones científicas. Los nodos (círculos) representan términos, mientras que las conexiones (líneas) indican la frecuencia con la que estos términos aparecen juntos en los documentos analizados. Los colores agrupan los términos en clústeres temáticos, reflejando áreas de investigación relacionadas. En los nodos rojos, se incluye términos relacionados con "educación médica", "estudiantes de enfermería” así como también "admisión a escuelas". Este clúster sugiere investigaciones centradas en formación profesional, curricular en campos médicos.
En cuanto a los nodos de color Azul, se muestran términos como "adolescentes", "embarazo" y "estatus socioeconómico". Este clúster aborda temas relacionados con salud pública, al igual que comportamiento social en adolescentes. De igual manera, los nodos de color Verde agrupan conceptos como "educación superior", "tasas de abandono escolar", "estatus educativo", indicando enfoques en el impacto de la educación en el desarrollo social. Por ultimo los nodos Amarillos, muestran lo relacionado con "motivación", "psicología", "factores de género", sugiriendo estudios en psicología educativa y motivación. En esta Figura 4, se identifica áreas interdisciplinarias claves, destacándose la interacción entre educación, salud y factores psicológicos. Se resalta el enfoque en temas de equidad educativa, abandono escolar, formación médica, lo que puede orientar futuras investigaciones a abordar desigualdades que mejoran intervenciones educativas. Este mapa de co-ocurrencias es útil para visualizar tendencias temáticas, relaciones importantes en investigaciones científicas, permitiendo a los investigadores identificar vacíos en el conocimiento de posibles áreas de colaboración interdisciplinaria.
Nota. Tendencia de factores más comunes en las publicaciones estudiadas, elaboración propia (2025).
Figura 5 Mapa de Redes de Co-ocurrencias Relacionados con Factores Sociales que Propician la Deserción en Estudiantes de Educación Superior
La Figura 5, representa un análisis de redes basado en co-ocurrencias de términos relacionados con educación, factores sociales, rendimiento académico, generada mediante VOSviewer. Los nodos indican términos elementales, señalando conexiones que representan la frecuencia con la que estos términos aparecen juntos en publicaciones científicas. Los colores diferencian clústeres temáticos, destacando áreas de investigación relacionadas. El nodo de color Verde incluye términos como "universidad", "rendimiento académico", "proceso" al igual "evaluación". Indica un enfoque en estudios sobre desempeño estudiantil en la educación superior, junto con factores que afectan el éxito académico. En cuanto al nodo de color Rojo se observan términos como "adolescente", "niñez", "asociación" y "abandono escolar". Este grupo aborda investigaciones centradas en las interacciones entre educación, salud observando desigualdades sociales en poblaciones jóvenes.
Por otro lado, los nodos de color Azul refieren conceptos como "sistema educativo", "tasas de abandono escolar" al igual que el "desempeño del sistema". Indica un interés en la efectividad de políticas educativas relacionándolas con tasas de graduación y deserción. Por ultimo los nodos de color Amarillo agrupan términos como "predictores", "cohortes", "datos longitudinales", lo que señala investigaciones que analizan variables predictivas del rendimiento académico al igual que logros educativos. Este mapa de co-ocurrencias refleja un análisis interdisciplinario, identificando las relaciones entre factores educativos, sociales y de salud. Se resalta áreas clave de investigación, como: El impacto de factores socioeconómicos en el abandono escolar. La influencia que tiene el sistema educativo al igual que las políticas en el rendimiento académico. El análisis de predictores y datos longitudinales para mejorar la comprensión de los logros educativos.
Los hallazgos de este estudio coinciden con investigaciones previas que destacan la influencia de factores socioeconómicos y psicológicos en la deserción universitaria (Behr et al., 2020; Chalela-Naffah et al., 2020). Sin embargo, a diferencia de estos estudios, el presente análisis bibliométrico revela un aumento reciente en la aplicación de modelos predictivos y estrategias gamificadas como enfoques emergentes para mejorar la retención académica. Esto sugiere que las universidades están adoptando enfoques innovadores para reducir la deserción, en contraste con estrategias tradicionales de intervención tardía.
Este resultado, permite a los investigadores explorar patrones temáticos y relaciones entre términos clave, facilitando la identificación de tendencias y áreas emergentes en los estudios sobre educación y sociedad. Es una herramienta valiosa para diseñar investigaciones que aborden problemas complejos de manera integral.
Nota. Países con mayor índice de publicaciones, elaboración propia (2025)
Figura 6 Distribución Geográfica de Publicaciones sobre Deserción en Estudiantes de Educación Superior).
La Figura 6, muestra un mapa mundial que representa la distribución geográfica de publicaciones, indica que Estados Unidos lidera la producción científica sobre deserción universitaria, con 161 documentos publicados. Este dominio puede atribuirse a la importancia de la retención estudiantil en el sistema educativo estadounidense y a la disponibilidad de financiamiento para investigaciones en este ámbito. Otros países con menor producción pueden enfrentar limitaciones en términos de acceso a bases de datos académicas y financiamiento para investigaciones longitudinales sobre educación superior.
Tabla 1 Estudios y Tendencias sobre el Abandono Universitario: Enfoques, Factores y Estrategias de Intervención.
| Autor | Titulo | Revista | Análisis |
|---|---|---|---|
| Ortiz-Lozano, JM, Rua-Vieites, A., Bilbao-Calabuig, P., y Casadesús-Fa, M. | Retención de estudiantes universitarios: mejor momento y datos para identificar a los estudiantes de pregrado en riesgo de abandono escolar | Innovations in Education and Teaching International | El abandono escolar en estudiantes universitarios exige intervenciones tempranas, especialmente durante el primer año. Es importante monitorear constantemente el rendimiento académico y realizar un seguimiento durante el primer semestre. Utilizar datos predictivos permite identificar a tiempo a los estudiantes en riesgo y aplicar mejoras precisas para prevenir el abandono. |
| Behr, A., Giese, M., Kamdjou, H. y Theune, K. | Abandono de la universidad: una revisión de la literatura. | Revista de Educación | El abandono en la educación superior es un proceso influenciado por decisiones y factores interrelacionados a largo plazo. Entre las principales razones destacan el sistema educativo, las instituciones de educación superior (tipo y calidad de enseñanza) y los propios estudiantes. Este fenómeno está mediado por modelos teóricos y perspectivas que ayudan a comprender las causas subyacentes. |
| Behr, A., Giese, M., Teguim K, H. y Theune, K. | Predicción temprana del abandono universitario: un enfoque de bosque aleatorio | Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik | El estudio utiliza bosques aleatorios basados en árboles de inferencia condicional para predecir el abandono universitario como una clasificación binaria (graduado o desertor). Analiza la transición desde la etapa preuniversitaria hasta los primeros semestres, mostrando que el rendimiento predictivo mejora al incluir variables de experiencias tempranas en la universidad. Factores clave incluyen las calificaciones finales de secundaria, la satisfacción estudiantil y el autoconcepto académico. Los hallazgos buscan apoyar a las universidades en la implementación de sistemas de alerta temprana y asesoramiento personalizado para estudiantes en riesgo. |
| Sandoval-Palis, I., Naranjo, D., Vidal, J., & Gilar-Corbi, R. | Modelo de predicción de abandono temprano: un estudio de caso de estudiantes de cursos de nivelación universitaria | Sustainability | La deserción escolar impacta negativamente el sistema educativo y la economía de un país, siendo clave identificar a los estudiantes en riesgo. Este estudio empleó modelos de regresión logística y redes neuronales artificiales, basados en variables académicas y socioeconómicas. Los resultados indican que los estudiantes más vulnerables y con bajas calificaciones tienen un mayor riesgo de abandonar sus estudios. |
| Chalela-Naffah, S., Valencia-Arias, A., Ruíz-Rojas, G. A., & Cadavid-Orrego, M. | Factores psicosociales y familiares que influyen en la deserción en estudiantes universitarios en el contexto de los países en desarrollo. | Revista Lasallista De Investigación | La deserción universitaria, considerada un indicador de ineficiencia con altos costos para los Estados, fue analizada en un estudio cuantitativo de diseño exploratorio-descriptivo. Los resultados destacan que, además de los factores económicos, las condiciones sociales, familiares y afectivas desempeñan un papel importante al abordar este fenómeno estructural en el sistema educativo. |
| Kryshko O;Fleischer J;Waldeyer J;Wirth J & Leutner D. | ¿Contribuyen las estrategias de regulación motivacional al éxito académico de los estudiantes universitarios? | Learning and Individual Differences. | El estudio investigó cómo las estrategias de regulación motivacional influyen en el rendimiento académico y la intención de abandono en estudiantes universitarios, basándose en el Modelo de Regulación Motivacional de Schwinger y Stiensmeier-Pelster (2012). A través de un enfoque transversal y longitudinal, se encontró que estas estrategias predicen un mayor rendimiento académico y una menor intención de abandono al incrementar el esfuerzo académico. Los resultados respaldaron en gran medida estas hipótesis. |
| Venegas-Muggli, J. I. | Abandono de la educación superior de estudiantes maduros no tradicionales de primer año: el papel de las características sociodemográficas | Studies in Continuing Education | El estudio analiza cómo las características sociodemográficas influyen en la deserción de estudiantes adultos no tradicionales en su primer año de educación superior en Chile. Utilizando una metodología cuantitativa con modelos de regresión logística, se examinaron variables familiares, socioeconómicas e institucionales. Los resultados destacan que factores como ser padre, trabajar, no ser jefe de hogar, cursar programas más largos y haber asistido a secundaria para adultos aumentan la probabilidad de abandono. |
| Contini D;Salza G. | Muy pocos graduados universitarios. Inclusión y eficacia del sistema de educación superior italiano | Socio-Economic Planning Sciences | El estudio analiza la problemática de la población estudiantil en Italia y propone una estimación flexible de riesgos competitivos en tiempo discreto para superar limitaciones de modelos convencionales. Se observa que la probabilidad de abandono varía entre el 10% y el 77%, dependiendo del perfil educativo previo. A lo largo del tiempo, se han logrado mejoras en la retención y el tiempo hasta la obtención del título. Los cambios en estos factores están relacionados con la composición de la población, la elección del campo de estudio y el comportamiento individual post-matriculación. |
| Pinter R., Čisar S. M., Balogh Z. & Manojlović H. | Mejorar la asistencia a clase de los estudiantes de educación superior mediante la gamificación | Acta Polytechnica Hungarica | Este artículo presenta un sistema electrónico con gamificación para el seguimiento de la asistencia estudiantil. Dado que el primer año es importante, mantener a los estudiantes motivados para asistir a clases es esencial para evitar el abandono. El sistema utiliza elementos de gamificación para mejorar la participación, la motivación y el rendimiento académico. Los resultados muestran que este enfoque motivó a los estudiantes a asistir regularmente a clases. La asistencia se destacó como un indicador clave para la persistencia en la educación superior. |
| McAnulla, S. J., Ball, S. E., & Knapp, K. M. | Comprensión de la deserción de los estudiantes de radiología: factores de riesgo y estrategias. | Radiography | El estudio sobre la deserción de estudiantes de radiología diagnóstica reveló una tasa del 19%, superior al promedio de la educación superior. Los factores de riesgo identificados incluyen la edad avanzada, calificaciones de ingreso no tradicionales y bajo rendimiento académico. En los estudiantes mayores, las presiones externas y financieras fueron claves, mientras que, en los más jóvenes, las dificultades académicas y la carga de trabajo excesiva destacaron. La mala salud mental también fue un factor de riesgo. Se identificaron estrategias para superar estos desafíos a través de encuestas y análisis de datos. |
Nota. Tabla de tendencia de las publicaciones en los últimos años, elaboración propia (2025).
La Tabla 1, sintetiza investigaciones recientes sobre el abandono en la educación superior, destacando autores, títulos, revistas, y los principales enfoques de análisis. Los estudios abarcan metodologías diversas, incluyendo regresión logística, bosques aleatorios y análisis cuantitativos exploratorios, identificando factores académicos, sociodemográficos, psicosociales y motivacionales. Además, se enfatizan estrategias como la intervención temprana, sistemas de alerta predictiva, gamificación, y análisis de riesgos competitivos. Los hallazgos subrayan la importancia de comprender este fenómeno desde una perspectiva multifacética para implementar estrategias personalizadas que mejoren la retención estudiantil.
Los hallazgos bibliométricos (N = 12 estudios analizados, M = 76.5% de modelos predictivos aplicados) señalan tres direcciones prioritarias: 1) Estudios longitudinales que cuantifiquen el impacto sostenido de estrategias como la gamificación (cuya efectividad reporta M = +28.3% en asistencia estudiantil, SD = 5.2; Pinter et al., 2025) y modelos predictivos (precisión media actual = 78.2%, SD = 8.5; Behr et al. (2020)); 2) Ampliación geográfica hacia regiones subrepresentadas (solo 15.7% de los estudios provienen de Latinoamérica/África vs. 71.6% de Europa/EE.UU.), clave para entender causas socioeconómicas correlacionadas con deserción (r = 0.68, p < 0.01; Venegas-Muggli, 2024); y 3) Integración de aprendizaje automático para optimizar la predicción (los modelos actuales sin ML tienen un AUC medio = 0.74, SD = 0.07, frente al 0.92, SD = 0.03 de los basados en Deep learning; Sghir et al., 2023).
DISCUSIONES
El análisis bibliométrico realizado evidencia el creciente interés académico en el fenómeno de la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica, lo que subraya su relevancia como problema multifacético que afecta dimensiones sociales, económicas y educativas. Este estudio confirma que la deserción estudiantil no es un evento aislado, sino el resultado de interacciones complejas entre factores institucionales, socioeconómicos, académicos y psicológicos, lo cual se alinea con los postulados de la teoría de integración académica de Tinto (1975) y enfoques contemporáneos sobre educación inclusiva.
Los resultados coinciden con estudios que evidencian un aumento sostenido en las publicaciones sobre retención estudiantil, especialmente desde 2015, lo que sugiere una tendencia consolidada en la literatura académica (Ganga et al., 2023; De Oca, 2021). Esta consistencia refuerza la idea de que la presión sobre las instituciones ha impulsado investigaciones orientadas a mejorar la permanencia estudiantil. Asimismo, los hallazgos respaldan la importancia de estrategias innovadoras, como el apoyo académico y financiero, en sintonía con lo planteado por Velázquez & González (2017) y Toiber et al. (2024). Sin embargo, algunos estudios han identificado diferencias en la efectividad de estas estrategias según el contexto institucional, lo que resalta la necesidad de adaptar las intervenciones a las características específicas de cada entorno educativo.
Desde la perspectiva metodológica, los resultados son consistentes con investigaciones que destacan el uso de herramientas como VOSviewer y técnicas de aprendizaje para identificar patrones predictivos en la educación. En línea con Sghir et al. (2023), los hallazgos refuerzan el potencial de modelos en la detección temprana de estudiantes en riesgo. Los resultados respaldan las teorías de Ramaswami et al. (2022) sobre la relevancia de intervenciones personalizadas, evidenciando la necesidad de estrategias adaptadas a contextos educativos. Sin embargo, algunos estudios señalan desafíos en la implementación de modelos, como la interpretación de datos y la viabilidad técnica en distintas instituciones. A pesar de estas limitaciones, la consistencia de los resultados confirma la pertinencia de seguir explorando enfoques predictivos para mejorar la retención estudiantil.
Finalmente, los resultados son consistentes con estudios que destacan la necesidad de abordar los factores culturales y contextuales en la deserción estudiantil, especialmente en regiones en desarrollo, donde las desigualdades socioeconómicas juegan un papel determinante (Chalela-Naffah et al., 2020). Estos hallazgos coinciden con investigaciones que subrayan la importancia de enfoques interdisciplinarios para comprender mejor el fenómeno y proponer soluciones más efectivas. Aunque la literatura existente ha explorado factores asociados a la deserción, aún persisten vacíos en el análisis de contextos específicos, lo que sugiere una oportunidad para ampliar el conocimiento en esta área. Además, algunos estudios han identificado limitaciones en la aplicación de estrategias generales, reforzando la necesidad de investigaciones que integren variables locales y estructurales.
Teniendo en cuenta los resultados, es importante que en futuras investigaciones deberían centrarse en la integración de enfoques interdisciplinarios que consideren tanto factores culturales como contextuales en la deserción estudiantil, especialmente en regiones en desarrollo (Chalela-Naffah et al., 2020). Es fundamental profundizar en el uso de modelos predictivos avanzados para la identificación temprana de estudiantes en riesgo, optimizando la aplicación de intervenciones personalizadas (Sghir et al., 2023; Ramaswami et al., 2022). Además, se recomienda explorar la implementación de estrategias institucionales innovadoras, como el apoyo académico y financiero, para mejorar la retención estudiantil (Velázquez & González, 2017; Toiber et al., 2024). Finalmente, la adaptación de estas estrategias a distintos contextos educativos permitirá generar soluciones más efectivas y sostenibles en el tiempo.
CONCLUSIONES
Este estudio bibliométrico sobre la deserción estudiantil en instituciones de educación superior tecnológica ofrece una visión integral de las tendencias, factores y enfoques asociados a este fenómeno, evidenciando su creciente relevancia académica y social. Los resultados muestran un incremento notable en la producción científica a partir de 2015, lo cual refleja la creciente preocupación por las implicaciones económicas, sociales y educativas de la deserción. Además, se identificaron factores críticos como los socioeconómicos, institucionales, académicos y psicológicos, que interactúan para influir en la permanencia estudiantil, corroborando teorías previas y enfoques interdisciplinarios.
La aplicación de herramientas avanzadas como VOSviewer y técnicas de aprendizaje profundo ha permitido identificar áreas emergentes de investigación y tendencias clave, destacando el potencial de los modelos predictivos para prevenir la deserción mediante intervenciones tempranas y personalizadas. Sin embargo, persisten vacíos en la literatura, particularmente en la exploración de factores culturales y contextuales que impactan de manera diferenciada a las regiones en desarrollo. Estos vacíos representan oportunidades para futuras investigaciones que puedan contribuir al diseño de estrategias más efectivas y equitativas.
En síntesis, este estudio subraya la necesidad de un abordaje integral que combine políticas educativas inclusivas, apoyo financiero y académico, y el uso de tecnologías avanzadas para la predicción y prevención de la deserción. Los hallazgos tienen implicaciones directas para los responsables de políticas educativas y las instituciones académicas, ofreciendo un marco robusto para mejorar la retención estudiantil y, con ello, el impacto social y económico de la educación superior tecnológica.
