Aplicación de un modelo matemático para análisis de datos en la evaluación del aprendizaje y la gestión del conocimiento en un instituto superior universitario

Resumen

El presente estudio abordó la necesidad de comprender los factores que influyen en el rendimiento académico de estudiantes del primer nivel de la carrera de Contabilidad, jornada nocturna, en un instituto superior universitario. Se planteó como objetivo principal construir y comparar modelos matemáticos que permitan identificar patrones predictivos asociados a la aprobación o reprobación estudiantil. Se aplicó una metodología cuantitativa, de alcance explicativo y enfoque correlacional, utilizando técnicas de regresión logística binaria sobre una muestra intencionada. Inicialmente, se desarrolló un modelo orientado a la evaluación del aprendizaje, que ofreció un ajuste aceptable pero limitado en términos de poder predictivo. Posteriormente, se estimó un modelo centrado en la gestión del conocimiento, del cual se seleccionó una versión reducida como resultado óptimo. Este modelo mostró métricas destacables: un AIC bajo (30.061), un área bajo la curva ROC (AUC) de 0.9883 y un McFadden R² de 0.8496. Además, se identificó que la variable “ha repetido al menos una materia” tuvo un efecto negativo altamente significativo sobre la probabilidad de aprobación. Estos hallazgos confirmaron la importancia de la trayectoria académica previa como indicador de riesgo, coincidiendo con investigaciones previas sobre factores de bajo desempeño. Se concluyó que el modelo reducido constituye una herramienta predictiva sólida, con potencial para apoyar la toma de decisiones institucionales orientadas a fortalecer el acompañamiento académico y prevenir la deserción estudiantil.