Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 5, Núm. 10 (jul - dic 2022) ISSN: 2737-6389.  
Modelos predictivos aplicados en la educación: Casos abandono de estudio.  
DOI: https://doi.org/10.56124/encriptar.v5i10.0050  
MODELOS PREDICTIVOS APLICADOS EN LA EDUCACIÓN: CASOS  
ABANDONO DE ESTUDIO  
PREDICTIVE MODELS APPLIED IN EDUCATION: CASES OF  
DROPPING OUT OF STUDY  
Cedeño-Valarezo Luis  
Grupo de Investigación SISCOM, Carrera de Computación, ESPAM MFL. Calceta, Ecuador.  
Correo: lcedeno@espam.edu.ec  
Morales-Carrillo Jessica  
Grupo de Investigación SISCOM, Carrera de Computación, ESPAM MFL. Calceta, Ecuador.  
Correo: jmorales@espam.edu.ec  
Quijije-Vera Carlos Pierre  
Grupo de Investigación SISCOM, Carrera de Computación, ESPAM MFL. Calceta, Ecuador.  
Correo: cquijije@espam.edu.ec  
Palau-Delgado Sandro Antonio  
Grupo de Investigación SISCOM, Carrera de Computación, ESPAM MFL. Calceta, Ecuador.  
Correo: spalau@espam.edu.ec  
RESUMEN  
El propósito de esta investigación es analizar datos de una revisión de artículos  
científicos basados en modelos predictivos empleados en la educación, con  
especificidad en casos de abandono de estudio con el objetivo de identificar el  
modelo más eficiente según la frecuencia de uso. Se empleó la metodología de  
revisión sistemática aplicando un metaanálisis, partiendo con la definición de  
palabras clave, luego, se integraron criterios como la especificación de la técnica  
y el tipo de aprendizaje de un determinado modelo. Finalmente, se realizaron  
pruebas estadísticas en base a la precisión de cada uno. Se evidenció que los  
árboles de decisión obtuvieron una precisión media de 86.49% con una  
desviación estándar de 9% en 53 casos encontrados. Además, los modelos de  
redes neuronales y random forest alcanzaron valores de precisión media de  
89.18% y 91.33%, desviación estándar de 5,90% y 3,08% en 7 y 8 casos  
respectivamente.  
Palabras claves: Deserción estudiantil, Repetición estudiantil, Minería de datos,  
Modelo predictivo.  
2
Fecha de recepción: 05 de mayo de 2022; Fecha de aceptación: 20 de junio de 2022; Fecha de  
publicación: 09 de julio de 2022.  
Cedeño-Valarezo et al. (2022)  
ABSTRACT  
The purpose of this research is to analyze data from a review of scientific articles  
based on predictive models used in education, with specificity in cases of study  
abandonment to identify the most efficient model according to the frequency of  
use. The systematic review methodology was used applying a meta-analysis,  
starting with the definition of keywords, then criteria such as the specification of  
the technique and the type of learning of a certain model were integrated. Finally,  
statistical tests were performed based on the precision of each one. It was  
evidenced that the decision trees obtained a mean precision of 86.49% with a  
standard deviation of 9% in 53 cases found. In addition, the neural network and  
random forest models reached mean precision values of 89.18% and 91.33%,  
standard deviation of 5.90% and 3.08% in 7 and 8 cases respectively.  
Keywords: Student desertion, Student repetition, Data mining, Predictive model.  
1. INTRODUCCIÓN  
La Inteligencia Computacional (IC) es un área dentro del campo de la Inteligencia  
Artificial (IA) que se centra en el diseño de sistemas informáticos inteligentes que  
imitan la naturaleza y el razonamiento lingüístico humano para resolver  
problemas complejos (Pandolfi et al., 2017). En este campo de investigación se  
encuentran tres líneas de desarrollo de sistemas inteligentes que conforman el  
centro de la IC: la simulación del razonamiento lingüístico humano mediante la  
teoría de los conjuntos difusos, las redes neuronales que imitan al sistema  
nervioso, y los algoritmos de optimización (Gonzembach et al., 2021). La  
aplicación de técnicas de IC para la implementación de modelos predictivos ha  
aumentado últimamente debido al crecimiento exponencial de datos en distintos  
campos de las ciencias y las ventajas que conlleva optimizar su proceso de  
análisis mediante la minería de datos. Oprea, (2020) declara que, durante las  
últimas dos décadas, la IC se ha desarrollado rápidamente convirtiéndose en uno  
de los campos más prolíficos de la IA. Es por esto, que la IC se ha transformado  
en una de las áreas de investigación más activas, especialmente en los últimos  
años (Abdulrahman et al., 2020). Otros investigadores como Telikani et al.,  
(2020) indican que la Computación Evolutiva (CE) junto con métodos de Minería  
de Datos por Reglas de Asociación (MDRA) pueden considerarse como una  
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Modelos predictivos aplicados en la educación: Casos abandono de estudio.  
alternativa a la IC, debido a que los algoritmos aplicados para la predicción en la  
CE se codifican en función de la solución de un problema; evolucionando  
constantemente, para brindar soluciones muy cercanas a la óptima, sin embargo,  
no existe un análisis exhaustivo de las metodologías MDRA evolutivas.  
Ahora bien, la minería de datos consiste en el proceso de hallar anomalías,  
patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados  
(Guerra et al., 2020). Empleando una amplia variedad de técnicas, puede utilizar  
esta información para incrementar sus ingresos, recortar costos, mejorar sus  
relaciones con clientes y reducir riesgos. En este caso la producción de estudios  
de investigación en base a la minería de datos desde el ámbito educativo, han  
obtenido beneficios de acuerdo a los procesos de aprendizaje automático que  
colaboran con la toma de decisiones en las instituciones de educación superior  
ya que esto hace referencia a las técnicas, herramientas y la investigación  
diseñados para extraer automáticamente el significado de grandes repositorios  
de datos generados por o relacionados con las actividades de aprendizaje en los  
centros educativos.  
Las investigaciones sobre el rendimiento académico de los estudiantes aportan  
en el análisis y diferenciación de los modelos predictivos existentes. También se  
pueden identificar variables intervinientes para que puedan reproducirse y  
contribuir a modelos predictivos nuevos y más precisos. La deserción de  
estudiantes en la educación superior ha constituido un problema medular para  
las universidades, ya que aproximadamente de 400.000 estudiantes de escuelas  
politécnicas públicas y privadas del Ecuador, el 26% abandona sus estudios, por  
lo tanto, debe invertirse en investigaciones relacionadas para predecir casos de  
abandono de estudio. A través de esta investigación se pretende aportar con  
evidencia bibliográfica de modelos predictivos precisos, para de esta manera  
identificar los más eficientes en este tipo de problemática.  
2. MATERIALES Y MÉTODOS  
Para obtener el objetivo planteado se empleó la metodología de revisión  
sistemática (Carrizo y Moller, 2018) que consta de tres etapas: definición de la  
búsqueda, ejecución de la búsqueda y discusión de los resultados.  
4
Cedeño-Valarezo et al. (2022)  
2.1  
Definición para la búsqueda  
En la primera etapa se revisó bibliografía específica de artículos científicos en  
distintas bibliotecas y repositorios digitales, identificando un total de 120  
artículos. Específicamente, se tomaron en cuenta artículos desde el 2016,  
además, la búsqueda se refinó empleando las siguientes palabras clave:  
Deserción estudiantil, Repitencia estudiantil, Minería de datos, Modelo Predictivo  
en repositorios como ScienceDirect, IEEExplore, Scielo, Dialnet, Redalyc,  
SpringerLink, Google Académico.  
2.2. Ejecución de la búsqueda  
A continuación, se distribuyeron los campos específicos para el proceso de  
extracción de información de los artículos investigados. En la Tabla 1 se detalla  
una referencia sobre la formulación de los campos necesarios para realizar la  
recopilación de información propuesta en la revisión bibliográfica. Se puede  
agregar también, que los atributos más relevantes de esta matriz el tipo de  
modelo aplicado y la precisión como métrica de análisis del tipo de aprendizaje.  
Es necesario señalar que de todos los artículos identificados en primera instancia  
solo se consideró para el análisis los que contaban con la métrica de precisión.  
Siguiendo con el proceso de estudio, las tareas realizadas posteriormente  
involucraron cálculos de frecuencia, los cuales fueron: En primer lugar, se  
determinó el número de veces en que cada tipo de modelo predictivo fue  
utilizado. Luego se calculó la frecuencia absoluta y relativa con respecto a la  
aplicación general de los modelos identificados que contaban con la precisión.  
Finalmente, se integraron los valores de la precisión: mínima, máxima y media.  
Además, se calculó la desviación estándar con el objetivo de corroborar la  
certeza de un determinado modelo predictivo y asociar este valor con el de la  
frecuencia absoluta.  
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Modelos predictivos aplicados en la educación: Casos abandono de estudio.  
Tabla 1. Campos que se consideraron en la recopilación de información.  
Campos  
Descripción  
Año en el que se aprobó y publicó el artículo científico. Solo  
se investigaron artículos con al menos de 5 años de  
antigüedad.  
Año  
Titulo  
Nombre con el que se identifica el artículo.  
Aquellos que participaron en la elaboración de los artículos  
investigados.  
Autor(es)  
Tipo de aprendizaje del modelo, dependiendo de los datos  
disponibles y la tarea que se abordó, se pudo elegir entre  
distintos tipos de aprendizaje: Aprendizaje supervisado o no  
supervisado, semi-supervisado y por refuerzo.  
Tipo  
Grupo de técnicas que, mediante los campos del aprendizaje  
automático, la recolección de datos históricos, el Big Data y el  
reconocimiento de patrones, pretende dar una predicción de  
resultados futuros.  
Modelo  
Métrica considerada para identificar el modelo más eficiente  
con respecto a la frecuencia absoluta.  
Precisión  
2.3  
Discusión de los resultados  
En la última etapa, se realizaron pruebas estadísticas específicas con los  
artículos científicos que se consideraron relevantes de acuerdo con las palabras  
claves, y tomando en cuenta como punto crítico la implementación de un modelo  
predictivo como parte de los resultados. De esta forma, se realizaron dos pruebas  
respectivamente, que involucran actividades de conteo, medidas de tendencia  
central y dispersión respectivamente:  
Análisis de modelos aplicados inicialmente.- Funciona como un punto de  
partida del estudio de modelos predictivos con el objetivo de indicar cuál es la  
tendencia de aplicación de consideración en este tipo de problemas.  
Demostrar cuál es modelo más eficiente.- Se realizó un análisis estadístico  
(valoración) basados en la precisión (P), que es una métrica que determina la  
proporción de verdaderos positivos (VP) entre verdaderos positivos y falsos  
positivos (FP) predichos, es decir: P = VP/(VP + FP).  
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Cedeño-Valarezo et al. (2022)  
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN  
3.1  
Análisis con respecto al tipo de aprendizaje del modelo  
De los 120 artículos identificados inicialmente, solo se tomaron en cuenta 99,  
para el análisis con respecto a la precisión, ya que contaban dicha métrica.  
Específicamente 21 artículos del total no tenían el valor de la precisión, ya sea  
porque el objetivo del artículo no era determinar la validez del modelo propuesto,  
o, porque el modelo fue evaluado con una métrica distinta.  
Gráfico 1. Tipo de aprendizaje recopilado en los artículos.  
Gráfico 2. Distribución de los modelos en los artículos.  
De los artículos inicialmente identificados, se empleó mas del 93% con  
aprendizaje supervisado, y el restante utilizó aprendizaje no supervisado (Gráfico  
1).  
Los árboles de decisión presentaron una mayor frecuencia de aplicación para  
este el tipo de problema de deserción estudiantil, ya que probablemente las  
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Modelos predictivos aplicados en la educación: Casos abandono de estudio.  
variables utilizadas en este modelo se acoplan con mayor eficacia y se puede  
obtener una mayor precisión con el mismo (Gráfico 2).  
3.2 Análisis con respecto a la frecuencia del modelo, identificación de la  
precisión con su respectiva varianza  
Una vez definidos los artículos a revisar, se clasificaron aquellos que cuentan  
con la métrica de precisión de los que no, ya que este es el requisito principal  
para ser parte del análisis (tabla 2).  
En la tabla 3 se observa que existe un alto índice de precisión en algunos  
modelos, pero hay que tomar en cuenta la proporción en la que estos modelos  
fueron implementados, dicha frecuencia es la responsable de que la media de la  
precisión sea poco confiable.  
Tabla 2. Modelos con métrica precisión frente a los identificados  
Con métrica  
precisión  
Modelos  
Identificados  
Árboles de decisión  
Redes Neuronales  
Regresión Logística  
Regresión Lineal  
Support vector machine  
Random Forest  
60  
12  
17  
3
53  
7
14  
3
2
2
9
8
Método bayesiano  
Reglas de asociación  
KDD  
13  
1
9
1
2
1
Support Vector Regressor  
Total(T)  
1
1
120  
99  
Se evidencia que a partir de la alta frecuencia con la que se aplican árboles de  
decisión en esta clase de problemas, la precisión media tendrá un mayor grado  
de confianza, ya que valores extremos afectan en menor grado la media en  
comparación con otros modelos en que la frecuencia es baja. En términos más  
simples, a mayor frecuencia de aplicación del modelo, mayor es la probabilidad  
de obtener una precisión media más acertada.  
8
Cedeño-Valarezo et al. (2022)  
En la tabla 3 notamos que los árboles de decisión son los que presentan mayor  
frecuencia de uso con 54%, con una precisión media del 86.49% y una  
desviación estándar del 9% a pesar de tener un valor mínimo de 61.00% que  
está bastante alejado de la media.  
Las redes neuronales con una frecuencia de 7% tienen precisión media bastante  
alta 89.18% y una desviación estándar de 5.90%, sin embargo, surge el  
inconveniente de estar consideradas únicamente en 7 artículos, por lo que se  
necesitaría mayor cantidad de casos para poder determinar si la media y su  
desviación son realmente confiables.  
Tabla 3. Frecuencia y precisión de los modelos analizados.  
Modelos  
FA  
FR  
max  
min  
Árboles de decisión  
53  
0.54  
86.49  
89.18  
85.70  
87.20  
79.00  
91.31  
81.90  
71.00  
62.00  
91.32  
98.98  
61.00  
9.00  
Redes Neuronales  
Regresión Logística  
Regresión Lineal  
Support vector machine  
Random Forest  
Método bayesiano  
Reglas de asociación  
KDD  
7
14  
3
0.07  
0.14  
0.03  
0.02  
0.08  
0.09  
0.01  
0.01  
0.01  
1.00  
98.00  
98.95  
89.32  
98.00  
95.00  
95.00  
71.00  
62.00  
91.32  
81.63  
45.00  
84.48  
60.00  
86.20  
67.00  
71.00  
62.00  
91.32  
5.90  
13.94  
2.48  
26.87  
3.08  
10.78  
-
2
8
9
1
1
-
Support Vector R.  
Total(T)  
1
-
99  
Random Forest con una frecuencia del 8% presenta una precisión media del  
1.31% con una desviación estándar del 3.08%, pero al igual que las redes  
9
neuronales adolece de no presentar una frecuencia alta, lo que deja duda acerca  
de la confiabilidad de estos indicadores.  
En el caso de los demás modelos, por presentar una frecuencia aun menor o  
una desviación estándar bastante alta, no se han considerado relevantes los  
resultados obtenidos, por lo que será necesario tener mayor cantidad de  
ejemplos para valorarlos de mejor manera.  
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Modelos predictivos aplicados en la educación: Casos abandono de estudio.  
En el estudio propuesto por Kabathova y Drlik (2021), se compararon seis  
algoritmos de aprendizaje automático (Arboles de decisión, Redes Neuronales,  
Regresión Logística, Support vector machine, Random Forest, Método  
bayesiano), utilizando un conjunto de datos sobre la actividad de 261 estudiantes  
de tercer año en el curso universitario. Los modelos fueron entrenados y  
probados en el conjunto de datos balanceado de tres años académicos.  
Se observa que los seis algoritmos mencionados anteriormente, se ven  
reflejados en la presente investigación, dentro de los modelos de mayor  
frecuencia de aplicación en problemas dedicados a la predicción de casos de  
abandono de estudio. Esto quiere decir que al menos el 60% de los modelos  
identificados en la etapa de la búsqueda de información fueron considerados  
como los más eficientes de acuerdo con los valores de la precisión media y de  
la desviación estándar.  
Hay que señalar que lo planteado en el estudio de Kabathova y Drlik (2021)  
acoge otro tipo de metodología de investigación, y esto se evidencia claramente  
desde que se menciona que los modelos fueron sometidos a las fases de  
entrenamiento y prueba con respecto a un determinado conjunto de datos. Por  
otro lado, esta investigación, sigue otra línea metodológica denominada revisión  
sistemática, es decir, no se presenta una fase en la que se evalúan los modelos  
predictivos, sino que más bien, se recogen datos específicos de artículos en los  
que ese proceso se haya evaluado concretamente. Sin embargo, es importante  
aludir que independientemente de la metodología, se pretende llegar al mismo  
resultado, identificando el modelo más eficiente para predecir casos de  
abandono de estudios.  
La precisión de la predicción varió entre 71% y 93%, lo que indica que,  
independientemente del modelo utilizado, las características elegidas en este  
estudio demostraron ser exitosas para predecir la continuidad o la deserción de  
los estudiantes a pesar de la limitación del conjunto de datos y la cantidad de  
características. Los árboles de decisión son 71% precisos, a diferencia del  
86.49% identificado en la presente investigación como uno de los modelos con  
mayor precisión; este cambio drástico probablemente ocurra por la distribución  
balanceada de los datos, y el estado de acoplamiento de los algoritmos de  
acuerdo con esa distribución. Si se observa la Tabla 3, se evidencia como  
10  
Cedeño-Valarezo et al. (2022)  
Random Forest refleja un 91.31% de precisión media, y en esta ocasión en un  
caso experimental se obtiene un valor medianamente igual, que corresponde al  
86%. De todos los modelos identificados con frecuencia de aplicación  
considerable, Random Forest tiene la menor desviación estándar, 3.08  
respectivamente. Entonces, es válido inferir que este modelo tiene que ser  
considerado como un parámetro crítico de análisis para la toma decisiones en la  
elección de un modelo en específico.  
Muy aparte de esto, el modelo Naïve Bayes y las redes neuronales obtuvieron  
los peores resultados en general y no se consideran modelos de clasificación  
precisos para este conjunto de datos limitado. Este hallazgo confirma que el  
rendimiento de los modelos de aprendizaje automático supervisados depende  
en gran medida de suficientes registros y que estos estén balanceados, lo que  
supone que, desde el punto de vista cuantitativo, el tamaño y equilibrio del  
conjunto de datos será otro campo determinante para valorar la eficiencia de un  
modelo u otro.  
4. CONCLUSIONES  
Los modelos de árboles de decisión son los más utilizados para la predicción de  
casos de abandonos de estudios, esto se debe a su gran estabilidad a la hora  
de obtener los resultados de la frecuencia de aplicación y de la precisión media,  
presentando valores bastante aceptables en comparación de otros modelos  
predictivos.  
Mas del 90% de las ocasiones, según la literatura consultada, se implementó un  
modelo de aprendizaje supervisado, ya que es muy probable que no hayan  
tenido problemas con la definición de la clase objetivo dado la arquitectura del  
caso de estudio. Haciendo un análisis, la clase objetivo se puede dividir en 2  
valores: cuando los estudiantes abandonan sus estudios, y el respectivo caso  
contrario; entonces es aceptable inferir que los autores consideraron a la variable  
objetivo como un problema binario y que además esta variable formaba parte del  
conjunto de datos con que trabajaron.  
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Modelos predictivos aplicados en la educación: Casos abandono de estudio.  
Los modelos que presentaron los valores de desviación estándar más bajos y  
por ende una menor variabilidad en la precisión con respecto a su media fueron:  
Arboles de decisión, redes neuronales y random forest, dándonos a entender  
que estos son modelos para considerar para la aplicación del modelo. De esta  
forma se puede explicar la importancia de este parámetro dado que identifica los  
modelos más estables y en consecuencia más eficientes para esta problemática.  
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