Resumen

RICO PAEZ, Andrés  y  SANCHEZ GUZMAN, Daniel. Projeto de modelo para automatizar a previsão do desempenho acadêmico em estudantes do IPN. RIDE. Rev. Iberoam. Investig. Desarro. Educ [online]. 2018, vol.8, n.16, pp.246-266. ISSN 2007-7467.  https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.340.

A mineração de dados educacionais permite extrair conhecimento útil e compreensível de dados acadêmicos para resolver problemas sobre vários processos de ensino e aprendizagem. Uma das aplicações mais populares da mineração de dados educacionais é a previsão do desempenho acadêmico. O objetivo principal deste trabalho foi projetar e automatizar um modelo preditivo de desempenho acadêmico dos estudantes do Instituto Nacional Politécnico (IPN).

Para a construção do modelo, foram analisados ​​os graus de atividades acadêmicas e a nota final de 94 alunos matriculados em uma carreira de engenharia pertencente ao IPN. Este modelo foi aplicado a 86 estudantes para prever seu desempenho acadêmico. Posteriormente, essas previsões foram comparadas com os resultados reais obtidos pelos alunos no final do curso. A precisão foi obtida a partir das previsões da aprovação do curso de até 73%, com apenas cinco atributos correspondentes aos graus das atividades acadêmicas iniciais. Além disso, foi criada uma plataforma para facilitar a implementação do modelo para prever automaticamente o desempenho acadêmico de novos alunos. As principais atividades acadêmicas que influenciam o desempenho acadêmico também foram identificadas através do valor das probabilidades do modelo. Em particular, os resultados mostram que as atividades 3, 4 e 5 foram as que mais influenciaram significativamente a previsão de aprovação dos alunos que participaram deste estudo. O desenvolvimento deste tipo de modelos permite que as instituições educacionais prevejam o desempenho acadêmico de seus alunos e identifiquem os principais fatores que a influenciam.

Palabras llave : algoritmo Naïve Bayes; mineração de dados; modelo preditivo; probabilidades; desempenho acadêmico.