Browsing by Subject "Educational data mining"

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    Minería de datos educativos para identificar factores que afectan el rendimiento académico en Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) García Fernández, Joan Sebastián; Beltrán García, Diana Milena; Torres Valencia, Cristian Alejandro
    Este proyecto aplicado identificó y analizó los factores que incidieron significativamente en el rendimiento académico de los estudiantes en Colombia, utilizando técnicas de minería de datos educativos (EDM) y modelos de aprendizaje automático. La investigación partió del reconocimiento de que, a pesar de la disponibilidad de datos generados en instituciones educativas, estos no se aprovechaban adecuadamente para fundamentar decisiones pedagógicas y políticas educativas. La problemática abordada se centró en la alta heterogeneidad del rendimiento académico de los estudiantes, evidenciada en brechas de aprendizaje y oportunidades entre sectores rurales y urbanos, así como entre instituciones oficiales y no oficiales. Para dar respuesta a esta problemática, se recopilaron y depuraron datos académicos provenientes de fuentes abiertas del ICFES. Posteriormente, se identificaron variables significativas mediante técnicas de minería de datos y se construyeron modelos predictivos orientados a estimar el rendimiento académico. El proyecto también realizó un análisis comparativo entre contextos geográficos, evidenciando brechas educativas y permitiendo formular recomendaciones basadas en evidencia. Entre los resultados más relevantes se destacaron la identificación de factores socioeconómicos e institucionales asociados al rendimiento académico, la validación del modelo XGBoost como el algoritmo con mejor desempeño predictivo y estabilidad, así como la identificación de diferencias significativas entre contextos rurales y urbanos. Estos resultados pueden servir como insumo para la toma de decisiones pedagógicas y administrativas en instituciones educativas, así como para la formulación de políticas orientadas a la equidad educativa en Colombia.
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    Modelo predictivo del desempeño académico en el Distrito de Barranquilla mediante técnicas de ciencia de datos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Acosta Quintero, Laura Melisa; Ortega Lenis, Delia
    El presente proyecto aplicado desarrolló un modelo predictivo del desempeño académico de los estudiantes del Distrito de Barranquilla en el Examen Saber 11°, a partir de los microdatos públicos del repositorio DataICFES correspondientes al período 2014-2 a 2024-2. Tras un proceso de consolidación, diagnóstico, limpieza e ingeniería de variables sobre 183.984 registros, se seleccionaron 17 predictores socioeducativos mediante criterios estadísticos (ANOVA, η²) y algorítmicos (Información Mutua y Random Forest Feature Importance). El análisis no supervisado mediante FAMD y K-Means segmentó la población en dos perfiles a lo largo de un gradiente socioeducativo dominante: uno aventajado (≈31%) y otro vulnerable (≈69%), con una brecha de 48 puntos en el puntaje promedio. Para el modelado supervisado se entrenaron y compararon cinco algoritmos: regresión lineal, Ridge, Lasso, Random Forest y XGBoost sobre la variable continua Puntaje Global. XGBoost optimizado mediante RandomizedSearchCV con TimeSeriesSplit resultó el modelo de mejor desempeño, con un error medio de 35 puntos en una escala de 0 a 500 y una varianza explicada cercana al 38% (R²) sobre una cohorte futura no observada. El análisis de interpretabilidad mediante valores SHAP identificó el nivel socioeconómico del establecimiento, los hábitos de lectura diaria y la edad de presentación como las variables dominantes, seguidas por la educación de los padres, evidenciando que el contexto institucional y el capital cultural familiar presentan mayor contribución predictiva que la riqueza material directa. Estos hallazgos delimitan las condiciones de uso del modelo como herramienta de apoyo a la política pública educativa del Distrito y confirman la viabilidad de construir, con datos públicos y técnicas estándar, un instrumento predictivo interpretable y contextualizado.