Modelo de predicción académico y rendimiento académico de los estudiantes del primer año de secundaria en la Institución Educativa Inca Garcilaso de la Vega, Cusco 2021 - Bautista Huancahuari, Toribio Alberto (2024)
El objetivo del estudio es determinar la relación entre el modelo de predicción académico y el rendimiento académico de los estudiantes del primer año de secundaria de la IE IGV. La problemática trata sobre la deficiencia académica y cuál es la relación que se da entre el modelo de predicción y el rendimiento académico, donde se plantea solucionar el problema de como los modelos predictivos se puede relacionar con su desenvolvimiento académico a partir de sus datos de ingreso de cada estudiante como factor social, económico y académico. Se tomó una muestra de 196 estudiantes exclusivamente del primer año, comprendido entre el 2015 al 2019. Se llevo a cabo una investigación no experimental, correlacional, la metodología usada para la generación de modelos predictivos es CRISP-DM, que es muy usada para estos tipos de propósito y RStudio como software para la implementación y cotejo de los datos estadísticos, la técnica e instrumentos de recolección de datos fue análisis de datos históricos y entrevista. Para alcanzar el propósito se aplicaron cinco modelos predictivos, el que obtuvo la mejor medida de predicción y relación significativa con el rendimiento académico fue redes neuronales 92.31%, y el segundo mejor fue máquina vector de soporte 89.74%. Los elementos que contribuyeron de manera significativa en el rendimiento académico son: notas finales, discapacidad, cantidad de hermanos, vive con sus padres, trabaja el alumno, tipo de escuela, distancia al colegio y preparación académica.