Estrategia tecnológica para mejorar el análisis del rendimiento académico
Palabras clave:
Estrategia tecnológica, Rendimiento académico, Analítica de datosResumen
La investigación abordó las limitaciones existentes en los procesos de registro y reporte de calificaciones en una institución educativa, identificando cómo estas dificultaban la realización de análisis detallados del rendimiento académico estudiantil y la toma de decisiones fundamentadas en datos concretos y precisos. El objetivo principal fue diseñar una estrategia tecnológica que permitiera mejorar dicho análisis mediante el uso de herramientas analíticas. Se adoptó un enfoque mixto, de tipo descriptivo y exploratorio, con un diseño no experimental y transversal. Las técnicas aplicadas incluyeron la observación, encuestas, entrevistas y análisis documental, utilizando métodos inductivo-deductivo y analítico-sintético. Los resultados evidenciaron que la estrategia tecnológica optimizó significativamente la recopilación y análisis de datos académicos, facilitando a docentes y gestores la identificación de necesidades específicas y áreas de mejora en los estudiantes. La implementación de alertas tempranas principalmente el cambio a color verde en las celdas al alcanzar la calificación mínima requerida permitió el monitoreo continuo del progreso académico, fortaleciendo la toma de decisiones oportunas y personalizadas. Además, se logró una mayor participación de las familias en el seguimiento del rendimiento estudiantil, lo que refleja un avance en la comunicación y el compromiso institucional. La estrategia propuesta no solo contribuyó a mejorar la eficiencia en la gestión de calificaciones, además impulsó el desarrollo de prácticas educativas más efectivas y centradas en el éxito académico de los estudiantes. La estrategia fue aplicada en un entorno controlado y fue valorado positivamente por un grupo de especialistas.
Descargas
Referencias
1. Atiaja, L. E. (2023). Uso de la analítica del aprendizaje de los estudiantes para minimizar la pérdida escolar en las diferentes modalidades de estudio [Tesis de grado, Universidad Politécnica Salesiana]. https://dspace.ups.edu.ec/bitstream/123456789/25199/1/UPS-GT004465.pdf
2. Contreras, L. E., Fuentes, H. J., & Trujillo, E. R. (2021). Análisis del rendimiento académico mediante técnicas de aprendizaje automático con métodos de conjunto. Revista Boletín Redipe, 10(13), 171–190. https://doi.org/10.36260/rbr.v10i13.1737
3. Gutiérrez-Monsalve, J. A., Garzón, J., & Segura-Cardona, A. M. (2021). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios. Formación universitaria, 14(1), 13-24. https://doi.org/10.4067/S0718-50062021000100013
4. Olarte, Y., Felipe, M., Pinargote, M., & Almenaba, J. (2023). Predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios en la plataforma Moodle mediante Big Data. 16, 61-77.
5. Peng, Y., Marticorena, R., Pardo-Aguilar, C., López-N, C., & Juez, M. (2020). Seguimiento de actividad y abandono en Moodle mediante la aplicación UBUMonitor. IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, 17(3), 307–317. https://doi.org/10.1109/RITA.2022.3191279
6. Saltos-Mero, J., & Cruz-Felipe, M. del R. (2024). Análisis del rendimiento académico de estudiantes de las carreras Economía y Turismo con Power BI en los periodos (2021). 593 Editorial Digital CEIT, 9(1), 762–772. https://doi.org/10.33386/593dp.2024.1.2162
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Jonathan Waner Mota Mena
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Los artículos de UCE Ciencia se publican bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0). Esta licencia requiere que los reutilizadores den crédito al creador. Permite a los reutilizadores copiar y distribuir el material en cualquier medio o formato, así como remezclar, adaptar y construir a partir del material, solo para fines no comerciales.
