El presente estudio se llevó a cabo en el Instituto de Educación Superior Pedagógico Público Juliaca (IESPPJ), ubicado en el distrito de San Miguel de la Provincia de San Román, durante el año 2020, tuvo como objetivo general implementar un modelo de aprendizaje automático supervisado para identificar patrones de bajo rendimiento académico en los ingresantes al Instituto de Educación Superior Pedagógico Público – Juliaca, para su desarrollo de empleó la metodología de minería de datos denominado: CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), el algoritmo Random Forest Classifier, dicho algoritmo fue entrenado con datos socioeconómicos, datos de admisión y datos académicos logrando un accuracy del 86%, permitiendo identificar las variables que más influyen en el rendimiento académico tales como: El promedio final del examen de admisión, edad, número de...