En un sistema educativo, se almacena una gran cantidad de datos. Estos datos pueden incluir información sobre estudiantes, egresados, docentes, personal no docente, recursos, entre otros. La minería de datos educativos se utiliza para descubrir patrones en estos datos con fines de toma de decisiones (Edin, Osmanbegovic & Mirza, 2012). La minería de datos educativos puede responder a muchas preguntas derivadas de los patrones obtenidos a partir de los datos de los estudiantes, tales como:

• ¿Quiénes son los estudiantes en riesgo de reprobar en el futuro?
• ¿Cuál es la calidad de la participación estudiantil?
• ¿Quiénes son los estudiantes que probablemente abandonen un curso?
• ¿Cuáles son las probabilidades de que un estudiante obtenga promoción al siguiente curso?
• ¿Qué cursos debería ofrecer un departamento para atraer a más estudiantes?
• ¿Cuántos estudiantes deberían aceptarse en el departamento en cada período?

Los resultados de la minería de datos educativos pueden ser utilizados por diversos miembros del sistema educativo como examinadores, docentes, oficiales de seguridad y los mismos estudiantes. Los estudiantes pueden usarlos para identificar las actividades, recursos y tareas de aprendizaje necesarias para mejorar su rendimiento académico. Los docentes pueden emplearlos para obtener retroalimentación más objetiva, diferenciar a los estudiantes más destacados de los que presentan dificultades y guiar a estos últimos (también considerados estudiantes en riesgo) para ayudarles a superar sus retos académicos. Los oficiales de seguridad pueden utilizar los resultados de la minería de datos educativos para identificar y localizar estudiantes en caso de emergencia. Además, los resultados pueden ser usados por la institución para identificar los errores más comúnmente cometidos y organizar de manera eficiente los contenidos del sitio web institucional.

Existen dos tipos principales de sistemas educativos:

El sistema educativo tradicional implica contacto directo entre estudiantes y docentes. Los registros estudiantiles, que incluyen información como asistencia y calificaciones, pueden mantenerse manualmente o de forma digital. El desempeño académico de los estudiantes se mide a partir de esta información.

El sistema de aprendizaje basado en web también se conoce como e-learning. Se ha convertido en un enfoque más conveniente para la educación, ganando popularidad ya que permite a los estudiantes aprender desde cualquier lugar sin restricciones de tiempo. En este sistema educativo, diversos datos sobre los estudiantes se recopilan automáticamente a través de registros o logs.

Este trabajo de investigación describe un modelo que predice el rendimiento académico de los estudiantes en un sistema educativo tradicional. El desarrollo que se presenta ayudará a comprender la relevancia de este modelo, ya que el objetivo principal de este proyecto es reducir el número de estudiantes que reprueban. Dado que también se inscriben estudiantes con bajo rendimiento académico en las instituciones, los resultados generales de estas instituciones tienden a depreciarse en cuanto a calificaciones destacadas. Por lo tanto, si se identifica con anticipación a los estudiantes que podrían reprobar, las instituciones o docentes pueden tomar las medidas necesarias para mejorar los resultados. Esto contribuirá a mejorar la calidad de los graduados producidos anualmente por estas instituciones (Bhardwaj & Pal, 2011).

Dado que uno de los objetivos de las instituciones terciarias es contribuir a la mejora de la calidad y estándares de la educación superior, el éxito en la formación del capital humano ha sido objeto de análisis continuo. Por ello, la predicción del éxito académico de los estudiantes es muy importante para estas instituciones de educación superior, ya que el propósito de cualquier proceso educativo es satisfacer las necesidades formativas de los estudiantes y potenciar su éxito académico global. En este sentido, se recopilan regularmente datos e información importantes que luego se utilizan para predecir el rendimiento académico estudiantil (Edin, Osmanbegovic & Mirza, 2012).

Medir y predecir el rendimiento académico de los estudiantes ha sido una tarea desafiante, ya que depende de diversos factores como personales, socioeconómicos, psicológicos y otras variables ambientales. Sin embargo, la predicción del rendimiento estudiantil es un esfuerzo muy importante, ya que ayuda a estudiantes y docentes a minimizar los bajos rendimientos académicos y formar estudiantes mejor educados y conscientes, contribuyendo así a mejorar la sociedad. Con la ayuda de la predicción del rendimiento, se puede identificar a un estudiante en riesgo y ayudarlo considerando todos los factores que lo afectan y proporcionando soluciones para contrarrestarlos, facilitando así un mejor desempeño académico (Brijesh & Pal Saurabh, 2011).

Sin medidas adecuadas para abordar el problema persistente de fracaso académico estudiantil, este seguirá siendo un problema mayor para las instituciones de educación superior. Sin embargo, con el análisis de factores socioeconómicos, psicológicos y ambientales, se puede avanzar en la solución del problema del fracaso estudiantil.

El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema de predicción del rendimiento estudiantil utilizando el método de árbol de decisión.

• Identificar diversos factores que afectan el rendimiento de los estudiantes en sus actividades académicas.
• Utilizar los factores identificados así como el rendimiento académico previo del estudiante para predecir su desempeño futuro.
• Desarrollar un modelo que pueda predecir el rendimiento académico estudiantil utilizando el método de árbol de decisión.

Este trabajo de investigación titulado “Predicción del rendimiento académico estudiantil mediante árbol de decisión” intenta analizar aquellos factores que afectan académicamente a los estudiantes. Además, este estudio predice el rendimiento académico futuro de los estudiantes, pero no aborda automáticamente estos problemas, ya que aún es necesario que tutores, docentes e incluso los estudiantes mismos tomen medidas para combatir los problemas de rendimiento eliminando estos factores por sí mismos.

• Ayudar a docentes y tutores a identificar estudiantes débiles y fuertes para que los profesores puedan enfatizar más en instrucciones y procedimientos cuando trabajan con estudiantes que presentan dificultades.
• Ayudar a los estudiantes a identificar y eliminar aquellos factores que se encuentran ya sea en el estudiante mismo, en la escuela o en la sociedad.
• Ayudar a tutores y docentes a encontrar soluciones a los problemas que afectan a los estudiantes con menor rendimiento para potenciar el desempeño académico general.