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Predicción del rendimiento académico como indicador de éxito/fracaso de los estudiantes de ingeniería, mediante aprendizaje automático

2020; SciELO; Volume: 13; Issue: 5 Linguagem: Espanhol

10.4067/s0718-50062020000500233

0718-5006

Leonardo Contreras, Héctor J. Fuentes, José Isaac Macías Rodríguez,

Educational Innovations and Technology

Esta propuesta plantea la selección de variables que influyen en la predicción del rendimiento en estudiantes de ingeniería industrial de la Universidad Distrital (Colombia) por diferentes metodologías: filtro, envoltura e integrados. Se implementaron algoritmos de clasificación a través del lenguaje de programación Python como árbol de decisión, K vecinos más cercanos, perceptrón y otros, los cuales son comparados para conocer el mejor resultado de predicción. El género y el puntaje ICFES (examen de estado en Colombia) para condición matemática se encuentran en el rango superior de todos los métodos de selección de características, y el algoritmo perceptrón arroja mejor exactitud con respecto a los otros algoritmos usados. Se concluye que las variables que más influyen en el rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería son: edad, género, puntaje ICFES para aptitud matemática, puntaje global ICFES, valor de matrícula y puntaje ICFES para condición matemática y cohorte.