Machine Learning aplicado al rendimiento academico en educacion superior: factores, variables y herramientas

'Las herramientas de aprendizaje automatico estan siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento academico de los estudiantes. Se analiza informacion de la ultima decada con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento academico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de tecnicas de aprendizaje automatico. Se plantea una clasificacion en factores academicos, sociodemograficos, de aprendizaje en linea, de gestion academica, psicosocial y de entorno academico. Tambien se identifican los algoritmos mas usados en su prediccion. Adicionalmente, la deteccion de las variables que mas influyen en el fenomeno permitira implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Asi pues, al ahondar un poco mas sobre la aplicacion de herramientas de Machine Learning en educacion superior, este trabajo servira a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.'