Sistema predictivo de rendimiento académico en base a factores influyentes en estudiantes del 1º secundaria en un colegio de Lambayeque

Abstract

Hoy en día los estudiantes de los primeros años de secundaria de la I.E. Sara Bullón no presentan un rendimiento académico estable, este es influenciado por factores psicológicos. La institución intenta tomar acciones para mejorar esta situación, pero no han dado resultado ya que no tienen información clave que las facilite. Frente a esta problemática se planteó como objetivo principal de la investigación, la implementación de un sistema de predicción de rendimiento académico en base a diversos factores de influencia que facilite información sobre el rendimiento académico de los estudiantes. Primero se aplicó minería de datos con el uso de la metodología CRISP-DM para extraer información de la data de los estudiantes y establecer el algoritmo base del sistema de predicción (Random Forest o Decision Tree). Luego se automatizó el modelo para que mediante una interfaz se ingresen datos del estudiante y devuelva una predicción en tiempo real, fue integrada en un sistema que abarca el proceso de autorización de los apoderados de los estudiantes y muestreo de reportes para las predicciones realizadas, este sistema se realizó mediante la metodología RUP. Se concluyó que el algoritmo con la medida más óptima de asertividad fue Random Forest con 0.95, el cual se usó como base en la automatización del modelo, también se obtuvo el grado de importancia de cada variable (factor de influencia) en el modelo y se comparó la correlación obtenida de cada dimensión psicológica con respecto al rendimiento académico en base a la escala de Pearson.