Desarrollo de software para predecir el rendimiento académico utilizando técnicas y herramientas de minería de datos.

Abstract

La deserción estudiantil por rendimiento académico se entiende como la interrupción que un estudiante realiza de manera voluntaria o por advertencia de su continuidad académica al no alcanzar un promedio acumulado aceptable que lo mantenga activo dentro de su plan de estudios. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un software que permita, desde la extracción de los datos hasta la predicción del rendimiento académico de los estudiantes del programa de ingeniería de sistemas de la Universidad Francisco de Paula Santander, Ocaña, Colombia, con el fin de crear estrategias para reducir las tasas de deserción estudiantil dentro de la carrera. La metodología utilizada fue la investigación cualitativa con un enfoque descriptivo. Se siguió el ciclo de vida en el desarrollo del software, cuyo nombre es Universidad Francisco de Paula Santander, Ocaña, Colombia, deserción, con la fusión entre el proceso de apertura y el de extracción de conocimiento. El tipo de aprendizaje utilizado fue supervisado, obteniéndose el mayor porcentaje de instancias correctamente clasificadas con el algoritmo de clasificadores filtrados aleatorizadles, así como con J48, con un porcentaje del 92,6307 % y 79,3185 %, respectivamente. Además, este software es aplicable a cualquier área de la ciencia y la academia, ya que se trabajó con variables estándar de las cuales, los atributos con mayor incidencia en el bajo rendimiento académico son: situación del estudiante, sanción académica, la evaluación de la prueba de situación, edad, género, situación social y lugar de origen.