Modelo basado en machine learning para predecir la aprobación de un curso de ingeniería

Fernando Luis  Carrascal Porras; Wilson de Jesús  Arrubla Hoyos; Luis Alfonso  Florez Prias; Daniel Francisco  Chica Medrano

doi:10.22490/25394088.7510

Vol. 17 Núm. 4 (2023): Edición especial Expotech

Publicado

11-12-2023

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Modelo basado en machine learning para predecir la aprobación de un curso de ingeniería

DOI: https://doi.org/10.22490/25394088.7510

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Fernando Luis Carrascal Porras Universidad Nacional Abierta y a distancia

Wilson de Jesús Arrubla Hoyos Universidad Nacional Abierta y a distancia

Luis Alfonso Florez Prias Universidad Nacional Abierta y a distancia

Daniel Francisco Chica Medrano Universidad Nacional Abierta y a distancia

En el contexto de la educación virtual y a distancia, el curso "Introducción a la Ingeniería de Telecomunicaciones" de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD) ha enfrentado el desafío de la deserción estudiantil en primera matrícula. Para abordar esta problemática, se realizó una investigación centrada en desarrollar un modelo de Minería de Datos basado en la metodología CRISP-DM. El estudio utilizó un dataset con 808 registros de estudiantes recopilados en distintos periodos académicos del año 2021. Se aplicaron diversas técnicas de Machine Learning, como Random Forest, Tree Decision, Knn, SVM y Neural Network, evaluando su desempeño mediante validación cruzada k-10. Los resultados revelaron que el modelo Random Forest obtuvo el mejor rendimiento, logrando predecir con un 80% de precisión la aprobación del curso. Este modelo es relevante para identificar los estudiantes con riesgo de deserción temprana del curso, permitiendo la implementación de estrategias proactivas para hacer frente a la deserción y mejorar los indicadores del curso. Aunque algunos resultados fueron ligeramente inferiores a investigaciones anteriores, el modelo sigue siendo una herramienta valiosa para apoyar las estrategias de retención de los estudiantes en el curso "Introducción a la Ingeniería de Telecomunicaciones" de la UNAD.

Clasificación predictiva, Deserción estudiantil, Random Forest, Retención y permanencia

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