Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería utilizando técnicas de inteligencia artificial - caso: EPISI-UNAM.

Abstract

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar causantes de bajo rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela Profesional de ingeniería de Sistemas e Informática de la UNAM, se utiliza el método “Investigación - Acción” porque se pretende validar a través del caso de estudio. Los instrumentos utilizados para recolectar la información fue la encuesta virtual para el llenado de fichas socioeconómicas y la base de datos académicos de los alumnos donde vamos a seleccionar, preprocesar y conocer las características de los datos. El árbol de decisión es un modelo eficiente de Machine Learning que ayuda mucho a resolver múltiples tipos de problemas, es un modelo clásico de decisiones SI o NO, donde vamos a descubrir patrones y evaluar los resultados, los algoritmos utilizados son: Árbol de Decisión, Random Forest y Naive Bayes. El desarrollo del proyecto se basó en la metodología CRISP-DM.