Minería de datos educativos para identificar factores que afectan el rendimiento académico en Colombia

Simple item page
dc.contributor.advisorTorres Valencia, Cristian Alejandro
dc.contributor.authorGarcía Fernández, Joan Sebastián
dc.contributor.authorBeltrán García, Diana Milena
dc.date.accessioned2026-07-21T19:10:03Z
dc.date.available2026-07-21T19:10:03Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste 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.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent71 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5687
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectMinería de datos educativosspa
dc.subjectRendimiento académicospa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectBrechas educativasspa
dc.subjectAnálisis comparativospa
dc.subjectEducational data miningeng
dc.subjectAcademic performanceeng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectEducational gapseng
dc.subjectComparative analysiseng
dc.titleMinería de datos educativos para identificar factores que afectan el rendimiento académico en Colombiaspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
Trabajo de grado en pdf - MINERÍA DE DATOS EDUCATIVOS PARA I.pdf
Size:
2.09 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Licencia de uso - MINERÍA DE DATOS EDUCATIVOS PARA IDENTIFIC.pdf
Size:
392.59 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Maestría en Ciencia de Datos