Modelo predictivo basado en datos históricos y actuales para identificar tempranamente dificultades académicas en estudiantes de Ingeniería Industrial

Resumen

El estudio desarrolla un modelo de regresión lineal múltiple para predecir el desempeño académico de estudiantes de Ingeniería Industrial y Rentabilidad de Negocios en la Universidad Madero. La investigación surge de la necesidad de identificar factores que influyen en el rendimiento estudiantil, especialmente después de la pandemia. El modelo permite predecir calificaciones con base en variables como el resultado del examen de admisión. Se observó que alumnos con exámenes de admisión deficientes tienen mayor probabilidad de reprobar materias. El modelo mostró potencial para identificar estudiantes en riesgo académico tempranamente. Representa un paso importante hacia sistemas de aprendizaje más personalizados y efectivos. El estudio destaca el potencial de la inteligencia artificial para adaptar y mejorar los procesos educativos, ofreciendo 
herramientas que permitan intervenciones tempranas y personalizadas.