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Formación universitaria

On-line version ISSN 0718-5006

Abstract

CONTRERAS, Leonardo E.; FUENTES, Héctor J.  and  RODRIGUEZ, José I.. Predicción del rendimiento académico como indicador de éxito/fracaso de los estudiantes de ingeniería, mediante aprendizaje automático. Form. Univ. [online]. 2020, vol.13, n.5, pp.233-246. ISSN 0718-5006.  http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000500233.

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.

Keywords : análisis de datos; aprendizaje automático; educación en ingeniería; modelo; rendimiento académico.

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