| Summary: | En las instituciones de educación superior, como resultado del proceso de enseñanza y aprendizaje, se generan y obtienen datos en diferentes sistemas computacionales, tales como sistemas internos, LMS (Learning Management System), redes sociales, entre otros. La información que se obtiene de estos sistemas raramente es utilizada para su análisis, retroalimentación y mejora de los procesos. Considerando solamente un LMS, estos producen información importante, como accesos de los estudiantes, secciones o elementos vistos, entrega de tareas y su cumplimiento a plazos, así como la participación en foros y otras actividades. Esta investigación tiene como propósito describir el uso de la información contenida en la bitácora, la cual es generada por el LMS Moodle, con el objetivo de establecer un modelo de Learning Analytics que lleve a predecir el rendimiento de los estudiantes. El modelo es incorporado en una aplicación informática mediante una interfaz amigable, y sirve para dar a conocer los resultados del modelo a tutores, profesores o personal autorizado. La aplicación identifica estudiantes en riesgo académico y se sugiere utilizarla como apoyo para decidir una posible intervención académica en beneficio de los estudiantes. Se usan técnicas de regresión simple, regresión múltiple, agrupamiento y análisis de componentes principales para obtener diferentes modelos de predicción. Se aplica la metodología CRISP-DM como guía en el proceso de desarrollo.
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