Análisis de los índices de reprobación en la carrera de ITICS utilizando técnicas de inteligencia artificial y minería de datos en el tecnológico nacional de México campus Conkal

Abstract

Se analiza información académica identificando factores que influyen en los índices de reprobación y deserción de las y los estudiantes de la carrera de ITIC, utilizando técnicas de inteligencia artificial y minería de datos mediante el software WEKA. La fuente de datos contiene información de 4 semestres consecutivos realizando un análisis completo de las materias que conforman la carrera y de los docentes que participan. Se realiza la selección y depuración de datos, utilizando diferentes criterios de representación y aplicación de algoritmos de evaluación de atributos y de clasificación como árboles de decisión. Se identifican variables influyentes en los índices de reprobación y deserción, así como su relación con el desempeño académico, especialmente en los primeros años de la carrera.  Entre los resultados más destacados se observó que las materias de programación y electrónica son un alto referente en los índices de reprobación y deserción de las y los estudiantes.