Árboles de decisión para caracterizar los perfiles académicos de los estudiantes de tercero de bachillerato en Ecuador.

Abstract

Los posibles desertores en la educación superior pueden anticiparse, mediante el análisis computacional de los datos, para disminuir el impacto en las entidades educativas. Este artículo tiene como objetivo caracterizar los perfiles académicos de los estudiantes de 3° Bachillerato General Unificado a través de un modelo predictivo que permita reconocer si un estudiante podría ubicarse en bajo rendimiento académico, desde la perspectiva de las características sociodemográficas y el tipo de financiamiento de las instituciones educativas secundarias. La base de datos incluyó el registro de aspectos sociodemográficos y promedios de varias asignaturas cursadas en el periodo lectivo 2018 2019, de una muestra de 2417 estudiantes. En la investigación, se consideró el Promedio Global para evaluar la condición de los estudiantes respecto del bajo rendimiento académico que incide en los perfiles académicos. El presente trabajo consistió en un diseño correlacional de corte transversal en el que se empleó la metodología KDD y, a partir del software WEKA, se ejecutaron algoritmos de clasificación para determinar atributos predictores, siendo el índice socioeconómico y el tipo de financiamiento de la institución educativa, los más significativos. Los resultados mostraron que, para la variable NL_GLOBAL, los dos mejores algoritmos de clasificación fueron REP Tree y J48, cuyo valor de precisión fue 67,3149% y 67,108%, respectivamente; mientras que para el área bajo la curva (ROC-Area) fue 0,616 y 0,551, respectivamente. Se sugiere desarrollar investigaciones relacionadas con minería de datos que promuevan el mejoramiento de la calidad educativa en las instituciones de educación secundaria y superior a nivel nacional.