Resumen

RICO PAEZ, Andrés. Modelos predictivos progresivos del rendimiento académico de estudiantes universitarios. RIDE. Rev. Iberoam. Investig. Desarro. Educ [online]. 2022, vol.12, n.24, e044.  Epub 25-Jul-2022. ISSN 2007-7467.  https://doi.org/10.23913/ride.v12i24.1196.

El objetivo de esta investigación fue desarrollar modelos predictivos progresivos del rendimiento académico de estudiantes universitarios de México y evaluarlos para distintas técnicas de aprendizaje automático. En este estudio se recopilaron calificaciones de actividades académicas de 260 estudiantes universitarios para crear modelos de predicción de los resultados académicos mediante técnicas de aprendizaje automático. Se construyeron los modelos en diferentes etapas a lo largo del curso y se evaluaron empleando la exactitud en la predicción de 112 estudiantes de un curso posterior. Se observó una exactitud de hasta 70.5 % en un tiempo de 21 % del total de la duración del curso. Este tipo de metodología puede ser replicada para diferentes tipos de cursos debido a que el registro de calificaciones es común en casi todos ellos. Además, esta metodología es flexible en cuanto a la elección de la etapa temporal en la cual realizar las predicciones, sin perder el compromiso con la exactitud. Así, se puede efectuar en etapas tempranas para detectar problemas con el rendimiento académico y evitar, en la medida de lo posible, la reprobación y deserción de estudiantes.

Palabras llave : aprendizaje automático; modelo matemático; prevención; rendimiento académico.

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