Resumo

RICO PAEZ, Andrés; GAYTAN RAMIREZ, Nora Diana  e  SANCHEZ GUZMAN, Daniel. Construcción e implementación de un modelo para predecir el rendimiento académico de estudiantes universitarios mediante el algoritmo Naïve Bayes. Diálogos sobre educ. Temas actuales en investig. educ. [online]. 2019, vol.10, n.19, 00011. ISSN 2007-2171.  https://doi.org/10.32870/dse.v0i19.509.

Una de las aplicaciones más utilizadas de la minería educativa de datos es la predicción del rendimiento académico. El objetivo de este trabajo es presentar la construcción, evaluación y aplicación de un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes universitarios por medio de la técnica de minería de datos conocida como algoritmo Naïve Bayes. En este trabajo se recabaron datos de 122 estudiantes como entrenamiento para el algoritmo y se aplicó el modelo para predecir el rendimiento académico de 71 estudiantes. Los resultados muestran que el modelo predictivo, además de obtener predicciones del rendimiento académico, también identifica los factores que más influyen en él. Este tipo de estudios permite a los profesores diseñar estrategias de prevención e identificar estudiantes que son vulnerables a reprobar.

Palavras-chave : predicción; rendimiento académico; minería de datos; modelo predictivo; algoritmo Naïve Bayes.

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