Predicción Temprana del Rendimiento Académico con Minería de Datos: una Revisión Sistemática - Javier; Juan Alfonso; Cristóbal (Psicothema, 2021)
Antecedentes: la predicción temprana del rendimiento académico mediante técnicas de minería de datos es un campo de estudio emergente, que se pretende analizar por medio de este artículo de revisión. Método: se ha revisado la literatura existente por medio de un proceso de búsqueda de artículos en los principales motores de búsqueda, y de selección de los mismos de acuerdo con ciertos criterios. Resultados: el proceso de búsqueda reportó 133 resultados, de los cuales 82 fueron seleccionados para dar respuesta a las preguntas de investigación planteadas. Se han agrupado los trabajos encontrados para poder dar respuesta a las preguntas por tipo de sistema educativo, técnicas de minería de datos aplicadas, variables empleadas y grado de anticipación con el que se puede predecir. Conclusiones: la mayor parte de los trabajos publicados corresponden a sistemas de aprendizaje en línea y presenciales-tradicionales en educación secundaria y terciaria; los algoritmos más utilizados el J48, Random Forest, SVM, Naive Bayes (clasificación), y la regresión logística y lineal (regresión); los datos de evaluación y los obtenidos de la interacción del estudiante con el entorno de aprendizaje son las variables más relevantes; finalmente, la anticipación en la predicción varía según el tipo de sistema educativo.