Predicción del rendimiento y deserción escolar en universidades mediante aprendizaje máquina: un mapeo sistemático investigación

Predicción del rendimiento y deserción escolar en universidades mediante aprendizaje máquina: un mapeo sistemático investigación

Carlos Enrique Greene-Mex¹, Francisco Moo-Mena¹ y José Luis López-Martínez¹

 

Universidad Autónoma de Yucatán, Facultad de Matemáticas. Anillo Periférico Norte, Tablaje Cat. 13615, Colonia Chuburná Hidalgo Inn, C.P. 97119 Mérida, Yucatán. México

Autor de correspondencia: A16001339@alumnos.uady.mx (Francisco Moo Mena)

 

RESUMEN

 

La predicción del rendimiento académico y la deserción escolar en universidades ha cobrado un creciente interés en los últimos años, impulsada por la disponibilidad de datos educativos y los avances en las técnicas de aprendizaje automático. Este estudio de mapeo sistemático tiene como objetivo ofrecer una visión general del estado actual de la investigación en esta área. Se revisaron estudios publicados entre 2020 y 2024, aplicando rigurosos criterios de inclusión y exclusión en bases de datos académicas como IEEExplore, Springer y ScienceDirect. Los hallazgos revelan diversos enfoques, con un fuerte énfasis en algoritmos de clasificación supervisada y el análisis de factores académicos, demográficos y socioeconómicos. Se identificaron tendencias emergentes, como el uso de redes neuronales, así como vacíos en la investigación relacionados con la consideración de otros factores influyentes o limitaciones en la disponibilidad de datos. Este estudio proporciona una base sólida para futuras investigaciones y para el diseño de estrategias institucionales orientadas a la retención estudiantil.

 

Palabras clave: Rendimiento escolar, Deserción escolar, Universidad, Aprendizaje Máquina

Para citar:

 

Greene-Mex,C.E., Moo-Mena, F. y López-Martínez, J.L. (2025). Predicción del rendimiento y deserción escolar en universidades mediante aprendizaje máquina: un mapeo sistemático investigación. Revista del Centro de Graduados e Investigación. Instituto Tecnológico de Mérida, 40(110),137-144