Descubrimiento de los factores predictivos de éxito de los estudiantes en el Curso de Tecnología Logística, en los exámenes de ENADE, a través de la Minería de Datos Educativos

Resumen

El objetivo de este estudio fue conocer, a través de la Minería de Datos Educativos, qué factores estaban más asociados a los mejores desempeños obtenidos por los estudiantes en la asignatura de Tecnología Logística en los exámenes de ENADE, de la edición de 2018. Se trataron los datos recolectados en la página web del INEP y formateado para eliminar blancos o nulos. La fase de Minería de Datos Educativos incluyó la ejecución de los algoritmos Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosted Tree y Naive Bayes. Una vez realizadas todas las pruebas, el algoritmo que mostró el mejor rendimiento fue Naive Bayes con precisión = 98,21%, índice Kappa = 0,964, recuperación = 83,32% y precisión = 82,40%. Los resultados indicaron que los factores relacionados con la cantidad de horas a estudiar, el nivel de educación del país, si la institución educativa proporciona materiales y equipos adecuados para las clases, si los docentes utilizan recursos de tecnología de la información y si el curso propone el nivel de Conocimiento actualizado, se asociaron más con un mejor desempeño en las evaluaciones de ENADE. El descubrimiento de estos factores puede contribuir al desarrollo de planes de acción, por parte de los profesionales de la educación, que puedan proponer mejoras en el entorno educativo.