Modelo predictivo basado en inteligencia artificial para identificar estudiantes en riesgo de abandono escolar en instituciones educativas Artificial Intelligence-Based Predictive Model to Identify Students at Risk of School Dropout in Educational Institutions

Resumen

El abandono escolar constituye una problemática educativa compleja que afecta la trayectoria académica, el desarrollo social y las oportunidades futuras de los estudiantes. La identificación temprana de factores asociados a la deserción permite generar estrategias preventivas orientadas a garantizar la permanencia estudiantil. El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para identificar estudiantes con riesgo de abandono escolar en instituciones educativas. La investigación se desarrollará bajo un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, alcance descriptivo-predictivo y corte transversal. Se utilizarán técnicas de minería de datos y aprendizaje automático mediante algoritmos de clasificación, considerando variables académicas, socioeconómicas, familiares y de participación escolar. La información será obtenida mediante bases de datos institucionales y registros académicos de estudiantes de educación secundaria. Para la construcción del modelo se aplicarán técnicas de procesamiento de datos, selección de variables relevantes y evaluación mediante métricas de precisión, sensibilidad y exactitud predictiva. Se espera obtener un sistema inteligente capaz de identificar patrones asociados al riesgo de abandono escolar y proporcionar información útil para la toma de decisiones educativas. Los resultados contribuirán al fortalecimiento de estrategias institucionales de acompañamiento académico, permitiendo intervenciones tempranas y personalizadas para reducir los índices de deserción escolar.