Predicción de desempeño académico basado en análisis de datos usando técnicas de clasificación: un estudio con datos de una universidad pública de Ecuador.
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.141575Palavras-chave:
análisis de datos, desempeño académico, predicción tempranaResumo
Una preocupacion constante de las universidades es mejorar el desempeño académico de sus estudiantes, ya que un bajo desempeño puede llevar a la deserción estudiantil. Este artículo tiene como objetivo analizar datos académicos universitarios, para verificar si es posible predecir el desempeño de los estudiantes antes de iniciar el ciclo académico. Para ello, se hace uso de la minería de datos educativos, analizando no solamente datos de desempeño sino también datos demográficos. Los resultados muestran que es posible hacer predicciones tempranas de desempeño académico. En este estudio hemos encontrado que el 10.28 % de estudiantes perdieron el nivel. Los algoritmos LightGBM y XGBoost con base en el conjunto de atributos obtenido mediante el método de Selección de Atributos Basado en Correlación obtuvieron las mejores métricas.
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