La investigadora Maricela Quintana López, de la Universidad Autónoma del Estado de México, afirma que la minería de datos puede ser una herramienta valiosa en la educación para combatir problemas como la reprobación y la deserción escolar.

Con la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, la minería de datos permite encontrar patrones en grandes cantidades de datos, aprovechando la información que las universidades tienen sobre sus estudiantes. Datos en áreas como el control escolar, becas, servicio social y titulación pueden ser reunidos para identificar patrones relacionados con las causas de una baja académica.

La profesora encargada de las coordinaciones de Estudios Avanzados y Maestría en Ciencias de la Computación en el Centro Universitario Valle de México de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMéx) en Atizapán de Zaragoza indicó que al inicio de clases se realiza un estudio socioeconómico de los estudiantes para determinar sus condiciones de estudio, incluyendo la disponibilidad de una computadora.

Durante la pandemia, muchos estudiantes no contaban con una computadora o un espacio adecuado para estudiar y esto afectó su rendimiento académico, por eso es que la minería de datos permite analizar conjuntamente todas las trayectorias de los estudiantes y encontrar patrones que pueden explicar su éxito o fracaso académico, ya sea por motivos académicos o personales.

Maricela Quintana destacó que hay múltiples factores que influyen en el rendimiento académico de un estudiante, como la disponibilidad de una computadora, un lugar apropiado para estudiar, la calidad del profesor o el horario de las clases.

Por lo tanto, es posible tomar medidas para abordar estos problemas, como otorgar más becas, proporcionar espacios con computadoras y equipados para estudiar en grupo, brindar asesorías, adquirir software o cambiar los programas de estudio.