PREDICCIÓN DE DIFICULTADES EN COMPETENCIAS BÁSICAS, USANDO MÉTODOS MACHINE LEARNING, CON ESTUDIANTES DE DÉCIMO GRADO

Abstract

Valorando el potencial que yace en los datos o la información y considerando el sistema educativo como un complejo constructo de interrelaciones en el que se pueden enmarcar otros sistemas que influyen y múltiples actores que activamente intervienen, se propuso hacer uso de los sistemas inteligentes al interior del campo de la educación para buscar interrelacionar características de singularidad de los agentes principales del sistema educativo: los estudiantes. En ese sentido, la investigación se estructuró como un posible modelo que tiene como objetivo establecer relaciones entre variables sociodemográficas y de desempeños para predecir dificultades en el desarrollo de competencias básicas de estudiantes de décimo grado en dos instituciones del departamento del Huila. De acuerdo con la complejidad inherente al propósito del trabajo, se integró un algoritmo machine learning que promoviera la posibilidad de encontrar y entender en los centros educativos, las posibles interrelaciones que conllevaron de manera concluyente a posibles predicciones en los desempeños de los estudiantes objeto de estudio. En consecuencia, se logra una caracterización apropiada de las singularidades de los estudiantes, también, una comparación entre los rendimientos de distintos algoritmos de clasificación y la selección del algoritmo decisiontreeclassifier como el más pertinente de acuerdo a la naturaleza del trabajo. Por último, se dejó un referente para abordar los problemas en el campo educativo de manera integradora y no a través de la usual segmentación de los mismos, así, se logró suscitar un cambio en las prácticas pedagógicas de docentes para considerar la mejora en el desarrollo de competencias.