Modelo de pronóstico de riesgo académico de los alumnos de pregrado de la Universidad Nacional de Ingeniería

Resumen

El presente trabajo de investigación usó información no estructurada generada en las unidades académicas de la Universidad Nacional de Ingeniería, a fin de predecir el nivel de riesgo académico de un estudiante, haciendo uso de técnicas de Machine Learning.

Las fases en que se consideraron fueron:

1. Construcción del datamart: En esta fase se realizó integración de datos de las diferentes fuentes para construir el repositorio de datos objetivo, el cual se dividió en datos de entrenamiento y datos de prueba.  
2. Entrenamiento del modelo: Elaboración del modelo de entrenamiento basado en los datos del datamart, aplicando Maquina de Soporte Vectorial.
3. Validación y prueba del modelo: Evaluación del modelo obtenido anteriormente, usando los datos de prueba del datamart.