Inteligencia artificial para analizar el rendimiento académico en instituciones de educación superior. Una revisión sistemática de la literatura

  • Jimbo-Santana P
  • Lanzarini L
  • Jimbo-Santana M
  • et al.
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Abstract

La inteligencia artificial se encuentra en constante evolución y se está aplicando en varias áreas, dentro de esta se encuentra la educación.  El análisis del rendimiento académico de los estudiantes en instituciones de educación superior es un tema crítico para la toma de decisiones y el mejoramiento de la calidad de la educación.  El objetivo de este artículo es realizar una revisión sistemática de la literatura, considerando las investigaciones que se han desarrollado utilizando técnicas de inteligencia artificial para analizar el rendimiento académico en instituciones de educación superior.  Se han considerado las bases de datos científicas Web of Science, Scopus, e IEEE Xplore.  Se consideró palabras clave relacionadas con la inteligencia artificial y el rendimiento académico.  Se tomó en cuenta artículos publicados desde enero 2017 hasta diciembre 2022, se obtuvieron 1427 manuscritos, de los cuales se seleccionaron y analizaron 74, según los criterios de inclusión y exclusión predefinidos.  Entre los resultados obtenidos se puede indicar que las técnicas más utilizadas para la predicción del rendimiento académico son: las redes neuronales y los árboles de decisión.  En conclusión, se puede indicar que la aplicación de la inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia y precisión de la evaluación, y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones y la mejora de la calidad de la educación.  Adicionalmente, se discuten las implicaciones y limitaciones de estos estudios y se proponen áreas para futuras investigaciones.

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Jimbo-Santana, P., Lanzarini, L. C., Jimbo-Santana, M., & Morales-Morales, M. (2023). Inteligencia artificial para analizar el rendimiento académico en instituciones de educación superior. Una revisión sistemática de la literatura. Cátedra, 6(2), 30–50. https://doi.org/10.29166/catedra.v6i2.4408

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