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Revisión sistemática de predicción de rendimiento académico en cursos de programación en educación superior

By: Juan Carlos Fiallos Quinteros   Iván Menes Camejo  

La enseñanza de programación requiere el desarrollo de habilidades cognitivas de alto orden, lo que demanda de los estudiantes y profesores un gran esfuerzo. Las altas tasas de fracaso académico señalan que es necesario tomar acciones que permitan revertir esta situación. La analítica del aprendizaje proporciona métodos, procesos y técnicas que permiten la identificación temprana de alumnos en riesgo de reprobar. La investigación presenta una revisión sistemática de estudios empíricos sobre la predicción de rendimiento académico en cursos introductorios de programación e informática, analiza los factores, variables y atributos que han sido utilizados para caracterizar dicho rendimiento, así como las técnicas y algoritmos de predicción, las métricas utilizadas, el contexto en el que se realiza, el momento más temprano de la predicción y su precisión. La detección temprana de estudiantes en riesgo de reprobar el curso permite proponer una intervención pedagógica oportuna y de esta manera mejorar el rendimiento de los estudiantes.

Predicción, Rendimiento, Cursos de Programación, Analítica del Aprendizaje
Tecnologías en el aprendizaje
Ponencia temática de un trabajo



Juan Carlos Fiallos Quinteros

Estudiante Doctorado, Departamento de Ciencias de la Computación y de la Decisión, Universidad Nacional de Colombia, Colombia
Colombia

Computer engineer, Master in Development Economics, experience in Information and comunication technologies, Design, management and evaluation of projects, Public policy management, Higher education management, Quality Assurance, Strategic Planning, Business Intelligence and Data Science.  



Prof. Iván Menes Camejo

Profesor Titular, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Ecuador
Ecuador