Predicción del bajo rendimiento académico mediante técnicas de minería de datos educativos en instituciones fiscales

Prediction of Low Academic Performance Using Educational Data Mining Techniques in Public Educational Institutions

Resumen

El bajo rendimiento académico constituye una problemática recurrente dentro de los sistemas educativos, debido a su relación con dificultades de aprendizaje, riesgo de repitencia, abandono escolar y limitadas oportunidades de desarrollo académico. La identificación temprana de estudiantes con dificultades permite implementar estrategias de apoyo oportunas y fortalecer la gestión educativa basada en evidencia. En este contexto, la minería de datos educativos surge como una herramienta innovadora capaz de analizar grandes volúmenes de información académica para identificar patrones asociados al desempeño estudiantil. El presente artículo tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de minería de datos educativos para identificar estudiantes con riesgo de bajo rendimiento académico en instituciones fiscales. La investigación se desarrolló mediante un enfoque mixto, combinando análisis documental sobre minería de datos aplicada a educación y recopilación de información mediante instrumentos dirigidos a docentes y directivos. Los resultados evidencian que las principales variables relacionadas con el bajo rendimiento académico corresponden al historial de calificaciones, nivel de asistencia, cumplimiento de tareas, participación en actividades educativas y factores familiares. Asimismo, se determina que técnicas como árboles de decisión, regresión logística y algoritmos de clasificación permiten generar modelos capaces de anticipar dificultades académicas y apoyar la toma de decisiones institucionales. Se concluye que la minería de datos educativos representa una estrategia efectiva para fortalecer los procesos de seguimiento académico y prevención del bajo rendimiento, siempre que sea aplicada bajo criterios éticos, garantizando la protección de datos y la participación activa del docente en la interpretación de resultados.