Modelos de inteligencia artificial en minería de datos educativos para predecir la deserción en Educación Superior: una revisión integral - Pérez Niño, José Leonardo; Gualdrón Guerrero, Oscar Eduardo; Barrera Oliveros, Diego José (Tecnura, 2024)
Contexto: la deserción estudiantil en educación superior afecta la calidad y permanencia educativa. La inteligencia artificial (IA) emerge como herramienta clave para predecir y prevenir este fenómeno, a través de modelos aplicados en minería de datos educativos. Objetivo: analizar modelos de IA utilizados para predecir la deserción en educación superior, identificar variables frecuentes y evaluar la precisión y exactitud de los algoritmos aplicados. Metodología: se realizó una revisión integral de literatura científica, centrada en estudios recientes que aplican IA en entornos educativos. Se compararon modelos según su rendimiento y frecuencia de uso, así como las variables más empleadas en los procesos predictivos. Resultados: los modelos más destacados por su rendimiento fueron bosques aleatorios, redes neuronales artificiales y redes profundas. Las variables académicas, demográficas y socioeconómicas fueron las más significativas en los modelos predictivos. Conclusiones: la IA permite anticipar riesgos de deserción con alta eficacia. Su aplicación depende de factores técnicos y contextuales. Se recomienda profundizar en nuevas variables y combinar enfoques tradicionales con aprendizaje profundo para mejorar la capacidad predictiva. Financiamiento: Este estudio hace parte de un proyecto de investigación aprobado por la Universidad de Pamplona, con financiación de recursos propios y apoyo institucional.