MODELADO DEL REZAGO ACADÉMICO EN
INGENIERÍA EN SISTEMAS DEL ITSX MEDIANTE
DIFERENTES CLASIFICADORES

Abigail Castillo Gómez Celeste, Jordan Garrido Conde, Alexander Hernández Guerrero Yael, Manuel Márquez García Iván, Virginia Lagunes Barradas

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Abigail Castillo Gómez Celeste, Jordan Garrido Conde, Alexander Hernández Guerrero Yael, Manuel Márquez García Iván, Virginia Lagunes Barradas. MODELADO DEL REZAGO ACADÉMICO EN INGENIERÍA EN SISTEMAS DEL ITSX MEDIANTE DIFERENTES CLASIFICADORES. 2025. [hal-05106524](https://hal.science/hal-05106524v1)

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MODELADO DEL REZAGO ACADÉMICO EN INGENIERÍA EN
SISTEMAS DEL ITSX MEDIANTE DIFERENTES CLASIFICADORES
FACTORS OF ACADEMIC LAG WITH CLASSIFIERS: MODELING
ACADEMIC LAG IN SYSTEMS ENGINEERING AT ITSX USING
DIFFERENT CLASSIFIERS

CASTILLO GÓMEZ CELESTE ABIGAIL, GARRIDO CONDE JORDAN,
HERNÁNDEZ GUERRERO YAEL ALEXANDER, MÁRQUEZ GARCÍA IVÁN MANUEL,
AND LAGUNES BARRADAS VIRGINIA

TECNM: Instituto Tecnológico Superior de Xalapa (ITSX), Ingeniería en Sistemas Computacionales.,
Emails: {celeste.castillo, 227003097, 227000672, 227001300, virginia.lb}@itsx.edu.mx

ABSTRACT. El rezago académico representa una problemática crítica en las instituciones de educación superior, pues afecta directamente los índices de eficiencia terminal, incrementa los costos operativos y limita las trayectorias profesionales de los estudiantes. Este estudio se enfoca en la identificación de factores asociados al rezago académico en la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico Superior de Xalapa (ITSX), mediante técnicas de minería de datos educativa y aprendizaje automático. En particular, se empleó el clasificador K-Nearest Neighbors (KNN), alcanzando una precisión del 86%. Debido a la limitada disponibilidad de datos reales, se utilizó un conjunto mixto compuesto por 50 registros reales y 50 registros generados con inteligencia artificial, lo cual representa una limitación que puede generar reservas sobre la generalización de los resultados. No obstante, los hallazgos son alentadores y reflejan el potencial del modelo como herramienta de apoyo para la toma de decisiones académicas en pro de facilitar la implementación de estrategias de intervención oportuna. Se proyecta que, con una mayor base de datos y el respaldo de la comunidad educativa, esta propuesta podrá consolidarse como un sistema eficaz para el acompañamiento estudiantil y la mejora del rendimiento académico en programas de Ingeniería. Academic lag represents a critical issue in higher education institutions, as it directly affects graduation efficiency rates, increases operational costs, and limits students' professional trajectories. This study focuses on identifying factors associated with academic lag in the Computer Systems Engineering program at the Instituto Tecnológico Superior de Xalapa (ITSX), using educational data mining and machine learning techniques. Specifically, the K-Nearest Neighbors (KNN) classifier was employed, achieving an accuracy of 86%. Due to the limited availability of real data, a mixed dataset was used, consisting of 50 real records and 50 records generated with artificial intelligence, which represents a limitation that may raise concerns regarding the generalizability of the results. Nevertheless, the findings are encouraging and reflect the model's potential as a support tool for academic decision-making, facilitating the implementation of timely intervention strategies. It is projected that, with a larger database and the support of the educational community, this proposal could become an effective system for student support and academic performance improvement in engineering programs.

KNN, rezago académico, minería de datos educativa, estudiantes universitarios, ITSX
# 1. INTRODUCCIÓN

El rezago académico representa un desafío significativo en la educación superior a nivel mundial. Según la UNESCO (2020) [UNE20], millones de jóvenes enfrentan barreras que impiden el acceso, permanencia y conclusión de sus estudios. En México, el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL) reportó en 2020 que el 19.2% de la población presenta rezago educativo, lo cual incluye a muchos estudiantes en instituciones de nivel superior [CON20].

La minería de datos educativa (MD Educativa) se define como el proceso de descubrir patrones útiles y conocimiento valioso en grandes volúmenes de información del ámbito académico, con el objetivo de mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje y apoyar la toma de decisiones institucionales [RV10]. Entre las técnicas más utilizadas para estos fines se encuentra el clasificador K-Nearest Neighbors (KNN), que ha demostrado ser eficiente en tareas de predicción debido a su simplicidad, capacidad de adaptación y bajo costo computacional [CH67].

Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo que apoye a la comunidad estudiantil del Instituto Tecnológico Superior de Xalapa (ITSX), mediante la identificación temprana de factores asociados al rezago académico en la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. El enfoque se basa en el análisis de datos académicos mediante técnicas de aprendizaje automático, garantizando en todo momento el uso ético y confidencial de la información. Para la recolección de datos, se diseñó un cuestionario compuesto por 37 preguntas enfocadas principalmente en dimensiones académicas, evitando en lo posible la recopilación de información sensible o personal. Esto permitió generar una base de datos con variables relevantes para el modelado del rezago, respetando los principios éticos de la investigación educativa.

Dada la limitada disponibilidad inicial de registros reales, se incorporaron datos sintéticos generados mediante técnicas de inteligencia artificial, lo que permitió rebalancear el conjunto de datos y mejorar la calidad del entrenamiento del modelo. Aunque SMOTE no se destaca en el título, se empleó como herramienta técnica durante el procesamiento. A futuro, se proyecta ampliar la base de datos y explorar algoritmos más avanzados, como redes neuronales, que permitan incrementar la precisión y robustez del sistema. Este trabajo constituye un primer paso hacia el desarrollo de una herramienta institucional de apoyo a la toma de decisiones académicas, con el potencial de mejorar el acompañamiento estudiantil y fortalecer las estrategias de retención en programas de ingeniería.

# 2. METODOLOGÍA

## 2.1. Diseño y aplicación de la encuesta.
Se diseñó una encuesta estructurada con el objetivo de recopilar información relevante sobre los estudiantes, identificando posibles factores que afectan su rendimiento académico. La encuesta incluyó un total de 43 preguntas, abarcando variables como:

* Datos demográficos: edad, género.

* Situación laboral: si trabaja mientras estudia.

* Factores logísticos: medio de transporte, con quién vive.

* Apoyo familiar: respaldo económico, ser el primero en la familia en estudiar.
* Información académica: semestre actual, materias cursadas, materias no aprobadas, materias en *repite* o *especial*, materias bloqueadas, historial de materias en verano, créditos complementarios.

* Apoyo institucional: percepción del apoyo de la administración, becas, y docentes.

* Motivación y hábitos: motivación actual, hábitos de estudio, nivel de inglés, pensamientos sobre abandonar la carrera, organización del tiempo.

La encuesta fue aplicada a una muestra de 43 estudiantes de nivel universitario de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico Superior de Xalapa (ITSX).

**2.2. Procesamiento y limpieza de datos.** Una vez recolectadas las respuestas, se realizó el proceso de limpieza de datos, que incluyó:

* Eliminación de valores faltantes e inconsistencias.

* Codificación de variables categóricas mediante *Label Encoding* o *One-Hot Encoding*, según la naturaleza de la variable.

* Conversión de variables textuales (como nombres de materias) en categorías o indicadores relevantes.

La variable objetivo se definió como el rendimiento académico del estudiante, categorizado como *bajo rendimiento* o *rendimiento adecuado*, considerando el promedio general, número de materias no aprobadas o bloqueadas, y la situación académica general.

**2.3. Manejo del desbalance de clases con SMOTE.** Al analizar la distribución de la variable objetivo, se identificó un desbalance de clases, con menor cantidad de casos de bajo rendimiento. Para abordar este problema, se aplicó la técnica SMOTE (*Synthetic Minority Over-sampling Technique*), propuesta por Chawla et al., la cual genera datos sintéticos de la clase minoritaria para equilibrar el conjunto de datos [CBHK02].

**2.4. Modelos de clasificación.** Para abordar la problemática del rezago académico, se seleccionaron diversos modelos de clasificación ampliamente utilizados en el campo del aprendizaje automático supervisado. Estos modelos permiten evaluar el comportamiento de los datos y compararlos en términos de precisión, capacidad de generalización y rendimiento computacional. Los modelos empleados fueron los siguientes:

* **K-Nearest Neighbors (KNN):** Un clasificador basado en la distancia entre muestras, eficaz en problemas con fronteras de decisión no lineales [CH67].

* **Árbol de Decisión (Decision Tree):** Modelo interpretable que segmenta el espacio de características en regiones homogéneas [Qui86].

* **Bosque Aleatorio (Random Forest):** Conjunto de árboles de decisión que mejora la precisión y reduce el sobreajuste mediante el uso de votación entre múltiples árboles [Bre01].

* **Máquinas de Vectores de Soporte (SVM):** Algoritmo que busca el hiperplano óptimo que maximice la separación entre clases [CV95].

* **Regresión Logística (Logistic Regression):** Modelo lineal utilizado para problemas de clasificación binaria, útil como línea base por su simplicidad [Cox58].

* **Gradient Boosting:** Técnica de ensamblado que construye modelos secuenciales donde cada nuevo modelo corrige los errores del anterior [Fri01].
* **Naive Bayes:** Clasificador probabilístico basado en el teorema de Bayes, que asume independencia entre las características [MK61].

* **Perceptrón Multicapa (MLP):** Red neuronal artificial de múltiples capas que permite capturar relaciones no lineales complejas en los datos [RHW86].

Todos los modelos fueron entrenados utilizando un conjunto de datos balanceado mediante la técnica SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), lo que permitió mitigar el desbalance de clases. Además, se realizó la selección y ajuste de hiperparámetros específicos para cada modelo a fin de optimizar su rendimiento y capacidad predictiva.

## 2.5. Evaluación del modelo.
El modelo fue evaluado mediante métricas de desempeño como:

* **Precisión (Accuracy):** se alcanzó un 86% de precisión en la clasificación de estudiantes con posibles problemas de rendimiento académico.

* **Matriz de confusión:** permitió visualizar los verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos.

* **Recall, Precision y F1-Score:** se analizaron con especial atención los resultados sobre la clase minoritaria (bajo rendimiento).

## 2.6. Herramientas utilizadas.
El análisis de datos y la construcción del modelo se realizaron utilizando herramientas de programación y análisis como:

* **Python:** para la implementación del modelo KNN, uso de SMOTE y procesamiento de datos.

* **Librerías como Scikit-learn y Pandas:** para manejo de datos, preprocesamiento y entrenamiento del modelo.

## 2.7. Análisis de resultados.
Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de utilizar modelos de aprendizaje automático como KNN, en combinación con técnicas de sobremuestreo como SMOTE, para predecir estudiantes en riesgo de bajo rendimiento académico. Se identificaron factores clave asociados al rendimiento, como la motivación, el apoyo económico, el historial de materias reprobadas y los hábitos de estudio, los cuales podrían considerarse para diseñar intervenciones preventivas.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Diagrama de flujo del proceso metodológico</figcaption></figure>
## 3. RESULTADOS

### 3.1. Comparación de clasificadores.
El modelo predictivo implementado fue evaluado no solo con el clasificador KNN, sino también con varios de algoritmos tradicionales y modernos para clasificación supervisada (Como random forest, naive bayes o knn). Todos los modelos se entrenaron sobre el conjunto balanceado (usando SMOTE) y se validaron mediante los mismos subconjuntos de entrenamiento y prueba, a fin de asegurar una comparación equitativa.

La Tabla 1 y la Figura 2 muestran la precisión (*precision*), exhaustividad (*recall*) y F1-score macro para cada clasificador evaluado. Los resultados evidencian que varios modelos alcanzan métricas perfectas o casi perfectas sobre el conjunto de prueba. Este fenómeno puede explicarse por el tamaño muestral reducido, el uso de SMOTE y la buena separación entre clases generada tras el procesamiento.

<table><caption>Table 1: Métricas comparativas de clasificadores en la detección de rezago académico.</caption><thead><tr><td>Modelo</td><td>Precisión Macro</td><td>Recall Macro</td><td>F1-score Macro</td></tr></thead><tbody><tr><td>KNN</td><td>0.93</td><td>0.94</td><td>0.93</td></tr><tr><td>Árbol de Decisión</td><td>0.93</td><td>0.94</td><td>0.93</td></tr><tr><td>Random Forest</td><td>0.96</td><td>0.97</td><td>0.96</td></tr><tr><td>SVM</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td></tr><tr><td>Regresión Logística</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td></tr><tr><td>Gradient Boosting</td><td>0.93</td><td>0.94</td><td>0.93</td></tr><tr><td>Naive Bayes</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td></tr><tr><td>MLP (Red Neuronal)</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.00</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2: Comparación gráfica de precisión, recall y F1-score de los modelos evaluados.</figcaption></figure>

Adicionalmente, las curvas ROC para los modelos (Figura 3) muestran áreas bajo la curva (AUC) cercanas a 1.0, lo que confirma el excelente desempeño de los clasificadores y la alta separabilidad entre las clases.

**Discusión:** Los resultados obtenidos indican que, bajo el presente esquema de variables y tras el balanceo de clases, los modelos evaluados presentan una altísima capacidad para
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: Curvas ROC para los modelos de clasificación probados.</figcaption></figure>

identificar estudiantes en riesgo de rezago académico. Destacan particularmente la Regresión Logística, SVM, Naive Bayes y MLP, que alcanzan precisión, recall y F1-score de 1.0. KNN, Árbol de Decisión y Gradient Boosting también obtienen métricas superiores al 93%.

Es importante señalar que estos resultados reflejan tanto el potencial del enfoque como sus limitaciones inherentes: el pequeño tamaño de la muestra y el uso de datos sintéticos podrían estar facilitando la tarea de clasificación.

## 3.2. Matriz de Correlación.
La matriz de correlación muestra las relaciones entre diferentes variables del estudio. Destacan las siguientes correlaciones significativas:

* Existe una fuerte correlación positiva (0.97) entre las variables relacionadas con el hábito de estudio (hábito\_actualmente y hábito\_repetido\_alguno), indicando consistencia en los patrones de estudio reportados por los participantes.

* La variable motivos\_de\_estudio también se correlaciona positivamente con materias\_de\_verano (0.42) y satisfacción\_de\_horarios (0.51), sugiriendo que quienes tienen motivos claros para estudiar tienden a inscribirse en materias de verano y muestran mayor satisfacción con sus horarios.

* Por otro lado, algunas variables como trabajando\_actualmente muestran correlaciones negativas con otros indicadores académicos, lo que puede reflejar una posible tensión entre el trabajo y el rendimiento escolar.

Esta matriz es fundamental para identificar qué factores están más relacionados y pueden influir en el desempeño o la experiencia académica de los estudiantes.

## 3.3. Distribución de la dificultad para organizar el tiempo entre escuela y otras actividades.
El análisis de la distribución revela que la mayoría de los estudiantes reportan niveles medios a altos de dificultad para organizar su tiempo entre la escuela y otras
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4: Matriz de correlación entre variables relevantes del estudio</figcaption></figure>

actividades, con un pico notable en el valor 3 (escala del 1 al 5). Esto indica que una proporción significativa de la población estudiada enfrenta retos moderados para equilibrar sus responsabilidades académicas y personales, lo cual podría impactar en su rendimiento y bienestar.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Distribución de la dificultad para organizar el tiempo entre escuela y otras actividades</figcaption></figure>

### 3.4. Percepción del apoyo económico por parte del instituto.
Respecto a la percepción del apoyo económico recibido, se observa que la mayoría de los estudiantes considera que no hay suficiente apoyo por parte del instituto en temas relacionados con la situación económica, becas, costos de inscripción y materias de verano. La frecuencia más alta está en la categoría
más baja de apoyo percibido (valor 1), lo que evidencia una posible área de mejora para la institución en cuanto a políticas de apoyo financiero y recursos para los estudiantes.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6: Percepción del apoyo económico por parte del instituto</figcaption></figure>

## 4. CONCLUSIONES

El desarrollo del modelo predictivo basado en el clasificador K-Nearest Neighbors (KNN), apoyado por la técnica SMOTE, demostró ser factible y valioso para apoyar a la comunidad estudiantil del Instituto Tecnológico Superior de Xalapa (ITSX). Esta herramienta permite anticipar y estudiar los posibles casos de rezago académico mediante el análisis de diversos factores, lo que a su vez facilita la implementación de estrategias de intervención temprana que pueden marcar una diferencia significativa en la trayectoria académica del estudiante. Uno de los principales beneficios del enfoque propuesto radica en que, mediante el análisis, se adquiere la capacidad de identificar patrones y variables clave asociadas al bajo rendimiento, como la falta de motivación, la carga laboral, los hábitos de estudio deficientes o la percepción de escaso apoyo económico, permitiendo a docentes y autoridades tomar decisiones informadas.

Sin embargo, se enfrentaron también desafíos, principalmente relacionados con la disponibilidad limitada de datos reales, lo que obligó al uso de registros sintéticos para equilibrar la muestra. Aunque esto mejoró el desempeño del modelo, también plantea dudas sobre su generalización en poblaciones más amplias. En cuanto al instrumento de recolección de datos, el cuestionario diseñado permitió capturar información relevante sin comprometer la privacidad del estudiante, lo cual fue un acierto ético importante. No obstante, el número limitado de participantes y la posibilidad de sesgo en las respuestas representan limitaciones que deben considerarse en futuras aplicaciones.

Respecto a las técnicas de minería de datos utilizadas, se observó que, aunque KNN y SMOTE ofrecieron buenos resultados, también tienen debilidades como la sensibilidad a ruidos o valores atípicos, además del riesgo de sobreajuste cuando se trabaja con datos sintéticos. Estos hallazgos sugieren la necesidad de explorar otros algoritmos más robustos y técnicas de validación cruzada más exigentes. Finalmente, como parte de los trabajos futuros, se propone ampliar la muestra con nuevos ciclos escolares, automatizar el sistema de predicción dentro de una plataforma institucional y considerar variables adicionales que influyan en el rendimiento estudiantil, como aspectos psicológicos o de bienestar emocional.
Asimismo, se plantea la implementación de redes neuronales, cuyo potencial para capturar relaciones no lineales complejas podría incrementar la precisión y adaptabilidad del sistema predictivo, fortaleciendo su utilidad como herramienta institucional de acompañamiento académico.

## AGRADECIMIENTOS

Se agradece al alumnado de la carrera Ingenieria en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico Superior de Xalapa por facilitar sus datos académicos personales mediante el llenado de la encuesta.

## REFERENCES

[Bre01] Leo Breiman. Random forests. *Machine learning*, 45(1):5–32, 2001.

[CBHK02] Nitesh V Chawla, Kevin W Bowyer, Lawrence O Hall, and W Philip Kegelmeyer. Smote: synthetic minority over-sampling technique. *Journal of artificial intelligence research*, 16:321–357, 2002.

[CH67] Thomas M. Cover and Peter E. Hart. Nearest neighbor pattern classification. *IEEE transactions on information theory*, 13(1):21–27, 1967.

[CON20] CONEVAL. Rezago educativo en méxico 2020. https://www.coneval.org.mx, 2020. Accedido en junio de 2025.

[Cox58] David R. Cox. The regression analysis of binary sequences. *Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological)*, 20(2):215–242, 1958.

[CV95] Corinna Cortes and Vladimir Vapnik. Support-vector networks. *Machine learning*, 20(3):273–297, 1995.

[Fri01] Jerome H. Friedman. Greedy function approximation: a gradient boosting machine. *Annals of statistics*, pages 1189–1232, 2001.

[MK61] M. E. Maron and J. L. Kuhns. Automatic indexing: An experimental inquiry. In *Communications of the ACM*, volume 8, pages 289–294, 1961.

[Qui86] J. R. Quinlan. Induction of decision trees. *Machine learning*, 1(1):81–106, 1986.

[RHW86] David E Rumelhart, Geoffrey E Hinton, and Ronald J Williams. Learning representations by back-propagating errors. *Nature*, 323(6088):533–536, 1986.

[RV10] Cristóbal Romero and Sebastián Ventura. *Educational data mining: A review of the state-of-the-art*, volume 40. IEEE, 2010.

[UNE20] UNESCO. Education: From disruption to recovery. https://en.unesco.org/covid19/educationresponse, 2020. Accedido en junio de 2025.