Resumo

RICO PAEZ, Andrés  e  SANCHEZ GUZMAN, Daniel. Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN. RIDE. Rev. Iberoam. Investig. Desarro. Educ [online]. 2018, vol.8, n.16, pp.246-266. ISSN 2007-7467.  https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.340.

La minería de datos educativa permite extraer conocimiento útil y comprensible a partir de datos académicos para la solución de problemas acerca de diversos procesos de enseñanza y de aprendizaje. Una de las aplicaciones más populares de la minería de datos educativa es la predicción del rendimiento académico. El principal objetivo de este trabajo fue diseñar y automatizar un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN).

Para la construcción del modelo, se analizaron las calificaciones de actividades académicas y la calificación final de 94 estudiantes inscritos en una carrera de ingeniería perteneciente al IPN. Este modelo se aplicó a 86 estudiantes para predecir su rendimiento académico. Posteriormente, se compararon estas predicciones con los resultados reales obtenidos por los estudiantes al final del curso. Se obtuvieron exactitudes de las predicciones de la aprobación del curso de hasta 73%, únicamente con cinco atributos correspondientes a las calificaciones de las actividades académicas iniciales del mismo. Además, se construyó una plataforma que facilita la implementación del modelo para predecir automáticamente el desempeño académico de nuevos estudiantes. También se identificaron las principales actividades académicas que influyen en el desempeño académico a través del valor de las probabilidades del modelo. En particular, los resultados muestran que las actividades 3, 4 y 5 fueron las que influyeron de manera más significativa en la predicción de aprobación de los estudiantes que participaron en este estudio. El desarrollo de este tipo de modelos permite a las instituciones educativas predecir el rendimiento académico de sus estudiantes e identificar los principales factores que influyen en él.

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

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