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El principal objetivo de este estudio es diseñar y evaluar modelos de predicción del rendimiento académico utilizando técnicas de aprendizaje automático y las primeras actividades académicas de estudiantes universitarios. Se recabaron las primeras calificaciones de actividades académicas de 260 estudiantes universitarios para entrenar técnicas de aprendizaje automático para predecir el rendimiento académico de 112 estudiantes y comparar con los resultados reales conseguidos terminado el curso. Se obtuvo una exactitud de las predicciones de casi 76% con tan solo pocas actividades académicas al inicio del curso, las cuales son frecuentemente registradas por los profesores facilitando que este tipo de estudio pueda ser replicado en diferentes cursos.

En este trabajo se presenta el diseño de un sistema tutor inteligente desarrollado con la técnica de Bayes Ingenuo con el propósito de evaluarlo en estudiantes de bachillerato del Instituto Politécnico Nacional (IPN). La muestra de la investigación consistió en 180 estudiantes, de los cuales 90 estudiantes formaron el grupo de clase tradicional y los otros 90 estudiantes formaron el grupo al que se le aplicó el sistema tutor inteligente. Los resultados muestran una mejora en el desempeño académico del grupo al que se le aplico el sistema con respecto al grupo de clase tradicional. Este tipo de sistemas permite incrementar el rendimiento académico de los estudiantes por medio de la personalización del aprendizaje.