Minería de datos educativos para mejorar el rendimiento académico: Un caso de estudio en el bachillerato

Resumen

El bajo desempeño académico es un fenómeno de múltiples causas que no pueden explicarse mediante conexiones lineales entre variables independientes. En este estudio, se asume que los factores contextuales relacionados con el ambiente familiar, desempeño académico y asistencia a la escuela son causas significativas, aunque no únicas, en una red compleja de determinantes individuales, institucionales y estructurales.  Desde un enfoque dialéctico, el estudio del rendimiento académico no se limita a la descomposición analítica de sus elementos, sino que requiere una recomposición sintética. En esta última fase, las contradicciones entre el contexto social, los antecedentes educativos y las condiciones de la escuela se incorporan con totalidad explicativa del fenómeno.  Este estudio se desarrolló con un enfoque cuantitativo, predictivo y explicativo, con un alcance correlacional-explicativo. La población estuvo integrada por estudiantes de bachillerato del sistema educativo en Ecuador, a partir de una muestra extraída de la base de datos del INEVAL. Se utilizaron registros académicos estandarizados y encuestas socioeconómicas como instrumentos, los cuales fueron sometidos a procedimientos de normalización, integración y depuración. Para procesar los datos, se utilizaron árboles de decisión, modelos de regresión lineal, Random Forest y métodos de ensamble. Para la validación se llevó a cabo la precisión predictiva, coeficiente de determinación (R²) e indicadores de error (RMSE). Como premisa mayor se considera el rendimiento académico como producto de varias determinaciones y como premisa menor los factores familiares, la asistencia y el rendimiento previo resultaron ser predictores significativos del desempeño académico, de esta manera actúan como condiciones causales necesarias, pero no suficientes. Los resultados confirman que los modelos de minería de datos posibilitan el reconocimiento de patrones críticos del riesgo académico con un alto grado de precisión, proporcionado pruebas empíricas para la creación de políticas educativas basadas en la predicción, prevención y toma de decisiones estratégicas.