Sistema de análisis de estudiantes SIATECH: Un enfoque integrado de análisis descriptivo, correlacional, multivariante y predictivo - Haro Sarango, Alexander; Carrera Calderón, Frankz; Lalaleo Analuisa, Freddy (CONECTIVIDAD, 2025)
El estudio SIATECH aborda la necesidad de evaluar y mejorar la satisfacción y el rendimiento académico en la educación mediante la implementación de técnicas estadísticas avanzadas y de aprendizaje automático. Utilizando el modelo de análisis de importancia-desempeño (IPA) como base, el estudio tiene como objetivo desarrollar un sistema de análisis de estudiantes para realizar análisis descriptivos, correlacionales, multivariantes y predictivos, proporcionando así una herramienta integral para mejorar los procesos educativos. Este enfoque predictivo ofrece la posibilidad de personalizar intervenciones educativas, mejorando así los resultados académicos individuales, lo que proporciona a los instructores una comprensión clara de las expectativas estudiantiles y les permite ajustar sus métodos de enseñanza para mejorar el aprendizaje. Sin embargo, desde un punto de vista del conocimiento técnico estadístico, la falta de formación en análisis de datos entre algunos docentes puede limitar la capacidad de interpretar y utilizar eficazmente la información obtenida, subrayando la necesidad de integrar la capacitación estadística en los programas de formación docente, no obstante, SIATECH concibe una plataforma dinámica y de muy sencillo uso e interpretación. En síntesis, SIATECH demuestra ser una herramienta valiosa para mejorar las prácticas educativas, enfatizando la importancia de un enfoque basado en datos en la toma de decisiones educativas.