Modelo predictivo basado en analítica de aprendizaje e inteligencia artificial para identificar estudiantes en riesgo de fracaso escolar en instituciones educativas públicas del Ecuador

Predictive Model Based on Learning Analytics and Artificial Intelligence to Identify Students at Risk of School Failure in Public Educational Institutions in Ecuador

Abstract

El fracaso escolar constituye uno de los principales desafíos de los sistemas educativos debido a sus consecuencias en la trayectoria académica, desarrollo personal y oportunidades futuras de los estudiantes. La identificación temprana de factores asociados al bajo rendimiento académico representa una estrategia fundamental para implementar acciones preventivas y mejorar los procesos de acompañamiento educativo. En este contexto, la analítica de aprendizaje y la inteligencia artificial emergen como herramientas innovadoras capaces de procesar grandes volúmenes de información educativa para generar modelos predictivos orientados a la toma de decisiones. El presente artículo tiene como objetivo diseñar un modelo predictivo basado en analítica de aprendizaje e inteligencia artificial para identificar estudiantes en riesgo de fracaso escolar en instituciones educativas públicas del Ecuador. La investigación se desarrolló mediante un enfoque mixto, combinando revisión documental sobre inteligencia artificial educativa, minería de datos académicos y modelos predictivos, junto con la aplicación de instrumentos dirigidos a docentes y directivos para identificar variables relacionadas con el riesgo académico. Los resultados evidencian que los principales factores asociados al riesgo de fracaso escolar corresponden al bajo rendimiento académico, inasistencia frecuente, dificultades sociofamiliares, escasa participación estudiantil y limitada comunicación entre familia e institución educativa. Asimismo, se determina que los modelos predictivos basados en algoritmos de inteligencia artificial pueden contribuir a identificar patrones tempranos y facilitar intervenciones educativas oportunas. Se concluye que la implementación de modelos predictivos educativos representa una oportunidad para fortalecer la gestión académica preventiva, siempre que se garantice el uso ético de los datos, protección de la privacidad y participación activa de docentes en la interpretación de resultados.