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Las herramientas de aprendizaje autom?tico est?n siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento acad?mico de los estudiantes. Se analiza informaci?n de la ?ltima d?cada con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento acad?mico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de t?cnicas de aprendizaje autom?tico. Se plantea una clasificaci?n en factores acad?micos, sociodemogr?ficos, de aprendizaje en l?nea, de gesti?n acad?mica, psicosocial y de entorno acad?mico. Tambi?n se identifican los algoritmos m?s usados en su predicci?n.Adicionalmente, la detecci?n de las variables que m?s influyen en el fen?meno permitir? implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. As? pues, al ahondar un poco m?s sobre la aplicaci?n de herramientas de Machine Learning en educaci?n superior, este trabajo servir? a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.
Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción.Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.
