Análisis del rendimiento académico mediante técnicas de aprendizaje automático con métodos de ensamble - Leonardo Emiro Contreras Bravo; Héctor Javier Fuentes López; Edwin Rivas Trujilllo (Revista Boletín Redipe, 2021)
En los últimos años el campo educativo se ha visto permeado por modelos y algoritmos de análisis de datos que pretenden la búsqueda de conocimiento a partir de los datos para mejorar el rendimiento académico y otros indicadores. El objetivo principal de este trabajo es predecir el rendimiento académico de estudiantes mediante técnicas de aprendizaje automático. Se analizan 324 variables mediante métodos de selección de características, con el fin de determinar las variables influyentes. El modelo de predicción del rendimiento académico universitario es evaluado por medio de algoritmos supervisados (KNN, SVC, Naive Bayes y árbol de decisión), los cuales son optimizados mediante lenguaje Python. Además, son implementados algoritmos de ensamble que permiten mejorar la exactitud de los clasificadores previos. Se implementan métodos Bagging (CART, Random Forest; ExtraTreesClassifier), métodos Boosting (AdaBoost, GBM, XGBoost, CatBoost, Light Boost) y Voting (Blending, Stacking). Los resultados muestran que los algoritmos Stacking y Blending con valores de precisión en cada semestre que oscilan alrededor de 85% y 75% para entrenamiento y prueba respetivamente arrojan los mejores resultados.