Sistema informático con árbol de decisión para rendimiento académico de estudiantes de la carrera de ingeniería en software de Uleam El Carmen.

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema informático basado en técnicas de minería de datos utilizando algoritmos de árboles de decisión para evaluar y mejorar el rendimiento académico de los estudiantes de la carrera de Ingeniería en Software de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí (ULEAM) extensión El Carmen. El estudio se fundamentó en un enfoque metodológico cuantitativo apoyado en la recolección y análisis de datos académicos mediante encuestas estructuradas y registros institucionales los cuales permitieron identificar patrones relevantes relacionados con el desempeño estudiantil. Para el desarrollo del sistema, se emplearon técnicas de análisis y diseño de software incorporando un modelo en cascada y la implementación de algoritmos C4.5 y Random Forest para la generación de predicciones de aprobación académica considerandos variables como el promedio de calificaciones y el porcentaje de asistencia. Asimismo, el sistema integró procesos de carga masiva de datos y módulos de predicción desarrollados en Python y PHP, garantizando su funcionalidad y escalabilidad. Los resultados obtenidos evidenciaron que el sistema informático permite identificar de manera temprana a estudiantes con riesgo de bajo rendimiento académico, proporcionando información útil para el seguimiento y la toma de decisiones por parte de docentes y autoridades académicas. Las pruebas funcionales y la validación con usuarios demostraron un adecuado nivel de precisión y aceptación del sistema destacándose el algoritmo Random Forest por su mayor estabilidad y desempeño predictivo.