Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN
Resumen
La minería de datos educativa permite extraer conocimiento útil y comprensible a partir de datos académicos para la solución de problemas acerca de diversos procesos de enseñanza y de aprendizaje. Una de las aplicaciones más populares de la minería de datos educativa es la predicción del rendimiento académico. El principal objetivo de este trabajo fue diseñar y automatizar un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Para la construcción del modelo, se analizaron las calificaciones de actividades académicas y la calificación final de 94 estudiantes inscritos en una carrera de ingeniería perteneciente al IPN. Este modelo se aplicó a 86 estudiantes para predecir su rendimiento académico. Posteriormente, se compararon estas predicciones con los resultados reales obtenidos por los estudiantes al final del curso. Se obtuvieron exactitudes de las predicciones de la aprobación del curso de hasta 73%, únicamente con cinco atributos correspondientes a las calificaciones de las actividades académicas iniciales del mismo. Además, se construyó una plataforma que facilita la implementación del modelo para predecir automáticamente el desempeño académico de nuevos estudiantes. También se identificaron las principales actividades académicas que influyen en el desempeño académico a través del valor de las probabilidades del modelo. En particular, los resultados muestran que las actividades 3, 4 y 5 fueron las que influyeron de manera más significativa en la predicción de aprobación de los estudiantes que participaron en este estudio. El desarrollo de este tipo de modelos permite a las instituciones educativas predecir el rendimiento académico de sus estudiantes e identificar los principales factores que influyen en él.
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Citas
Ballesteros, A., y Sánchez, D. (2013). Minería de datos educativa: Una herramienta para la investigación de patrones de aprendizaje sobre un contexto educativo. Revista Latinoamericana de Física Educativa, 7(4), 662-668. Recuperado de http://www.lajpe.org/dec13/22-LAJPE_814_bis_Alejandro_Ballesteros.pdf
Espinosa, M., Farías, N., y Verduzco, J. A. (2016). Análisis de los Datos Históricos de la Programación de Cursos en los CECATI del Estado de Colima. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 6(12), 114-134. Recuperado de http://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/192/842
Estrada, R. I., Zamarripa, R. A., Zúñiga, P. G., y Martínez I. (2016). Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en instituciones de educación superior particulares. Revista Electrónica Educare, 20(3), 1-21. doi: 10.15359/ree.20-3.11
Jaramillo, A., y Paz H. (2015). Aplicación de Técnicas de Minería de Datos para Determinar las Interacciones de los Estudiantes en un Entorno Virtual de Aprendizaje. Revista Tecnológica ESPOL, 28(1), 64-90. Recuperado de http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/351/229
Jishan, S., Rashu, R., Haque, N., y Rahman, R. (2015). Improving accuracy of students' final grade prediction model using optimal equal width binning and synthetic minority over-sampling technique. Decision Analytics, 2(1), 1-25. doi: 10.1186/s40165-014-0010-2
Han, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques. Waltham, Estados Unidos: Morgan Kaufmann Publishers.
Hernández, J., Ramírez M., y Ferri, C. (2004). Introducción a la minería de datos. Madrid, España: Pearson.
Kotsiantis, S. B., Pierrakeas, C. J., y Pintelas, P. E. (2003). Preventing student dropout in distance learning using machine learning techniques. En V. Palade, R. J. Howlett y L. Jain (Eds.). Lecture Notes in Computer Science: Vol. 2774. Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems (pp. 267–274). Heidelberg, Alemania: Springer-Verlag. doi: 10.1007/978-3-540-45226-3_37
Luan, J. (2002). Data Mining and Its Applications in Higher Education. New Directions for Institutional Research, (113), 17-36. doi: 10.1002/ir.35
Márquez, C., Romero, C., y Ventura, S. (2012). Predicción del Fracaso Escolar mediante Técnicas de Minería de Datos. IEEE-RITA, 7(3), 109-117. Recuperado de http://rita.det.uvigo.es/201208/uploads/IEEE-RITA.2012.V7.N3.A1.pdf
Martínez, A., Hernández, L. I., Carillo, D., Romualdo, Z., y Hernández, C. P. (2013). Factores asociados a la reprobación estudiantil en la Universidad de la Sierra Sur, Oaxaca. Temas de Ciencia y Tecnología, 17(51), 25-33. Recuperado de http://www.utm.mx/edi_anteriores/temas51/T51_1Ensayo3-FactAsocReprobacion.pdf
Michie, D., Spiegelhalter D., y Taylor, C. (1994). Machine learning, neural and statistical classification. Nueva Jersey, Estados Unidos: Prentice Hall.
Mueen, A., Zafar, B., y Manzoor U. (2016). Modeling and Predicting Students’ Academic Performance Using Data Mining Techniques. International Journal of Modern Education and Computer Science, 11, 36-42. doi: 10.5815/ijmecs.2016.11.05
Pacheco, A., y Fernández, Y. (2015). Aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimientos en el proceso de caracterización estudiantil. Ciencias de la Información, 46(3), 25-30. Recuperado de: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181443340004
Peña, A. (2014). Review: Educational data mining: A survey and a data mining based analysis of recent works. Expert Systems with Applications, 41(4),1432-1462. doi: 10.1016/j.eswa.2013.08.042
Romero, C., y Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 40(6), 601-618. doi: 10.1109/TSMCC.2010.2053532
Romero, C., y Ventura, S. (2012). Data mining in education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 3(1), 12-27. doi: 10.1002/widm.1075
Valero, S., Salvador, A., y García, M. (2010). Minería de datos: predicción de la deserción escolar mediante el algoritmo de árboles de decisión y el algoritmo de los k vecinos más cercanos. En M. E. Prieto, J. M. Dodero y D. O. Villegas (Eds.)., Lecture Notes in Computer Science: Vol. Kaambal. Recursos digitales para la educación y la cultura. (pp. 33-39). Mérida, México. Recuperado de http://www.utim.edu.mx/~svalero/docs/e1.pdf
Vera, J. A., Ramos, D. Y., Sotelo, M. A., Echeverría, S., y Serrano, D. M. (2012). Factores asociados al rezago en estudiantes de una institución de educación superior en México. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 3(7), 41–56. doi: 10.22201/iisue.20072872e.2012.7.81
Witten, I., Frank, E., y Hall, M. (2005). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Massachusetts, Estados Unidos: Morgan Kaufmann Publishers.
Xing, W., Guo, R., Petakovic, E., y Goggins, S. (2015). Participation-based student final performance prediction model through interpretable Genetic Programming: Integrating learning analytics, educational data mining and theory. Computers in Human Behavior, 47, 168-181. doi: 10.1016/j.chb.2014.09.034
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