Inteligencia artificial para la prevención de la deserción estudiantil

Este trabajo aborda el problema de la deserción escolar, un fenómeno complejo con graves consecuencias sociales y educativas. Se destaca la necesidad de encontrar soluciones innovadoras para prevenirla. El objetivo principal del estudio es desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial que permita identificar de manera proactiva a los estudiantes en riesgo de abandonar sus estudios, con el fin de implementar estrategias de intervención oportunas. Se emplean técnicas de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos de estudiantes. Estos datos incluirán información académica, sociodemográfica y contextual. A partir de estos datos, se entrenarán modelos predictivos que permitirán identificar patrones asociados a la deserción y así predecir qué estudiantes están más propensos a abandonarla. Los resultados preliminares muestran que los modelos de aprendizaje automático, especialmente los basados en árboles de decisión, son capaces de identificar con bastante precisión a los estudiantes en riesgo de deserción. Además, se ha identificado que factores como el rendimiento académico y las condiciones socioeconómicas son determinantes en la decisión de abandonar los estudios. Los hallazgos demuestran el potencial de la inteligencia artificial para reducir significativamente las tasas de deserción estudiantil. Los modelos predictivos desarrollados permiten identificar a los estudiantes en riesgo de manera temprana, lo que facilita la implementación de medidas de apoyo y seguimiento. Sin embargo, se reconoce que la deserción es un fenómeno multifactorial y que la solución requiere de un enfoque integral que involucre a diferentes actores y niveles.