Predicción del rendimiento académico en estudiantes universitarios con base en datos sociodemográficos

Abstract

Este estudio se centra en la predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios de primer semestre en la Universidad Yachay Tech, Ecuador, durante el periodo 2014-2023, fundamentándose en datos sociodemográficos proporcionados por la institución. La investigación es de enfoque cuantitativo y de tipo correlacional. Se utiliza la metodología de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), con el objetivo de mejorar la precisión en la predicción del rendimiento académico, se incorporó la regresión logística junto con las técnicas de regularización Lasso y Ridge. Los resultados demuestran que los modelos predictivos basados en regresión logística con penalizaciones Lasso y Ridge, anticipan el rendimiento académico utilizando datos sociodemográficos. La potencialidad de tales modelos permite la identificación temprana de estudiantes, que podrían beneficiarse de intervenciones adicionales hasta la reestructuración de enfoques pedagógicos. Esta fusión de técnicas permitió identificar las variables sociodemográficas con el mayor impacto predictivo en el rendimiento académico. La combinación de estas estrategias impulsa la calidad de la Educación Superior en Ecuador y reduce las tasas de deserción académica.