Resumen:
El aprovechamiento de los datos que se almacenan todos los años en instituciones de educación ha crecido en los últimos años. Cada vez existen más y mejores herramientas tecnológicas que permiten controlar, de mejor manera, el almacenamiento de datos, en este caso información académica y personal de cada estudiante matriculado. Lamentablemente, aunque el aprovechamiento de estos datos es cada vez mayor, no se saca el provecho que debe. Predecir el rendimiento de un estudiante, detectar comportamientos en carreras universitarias (como la cantidad de estudiantes que suelen reprobar un curso y las causas) permite un mejor aprovechamiento de los recursos que se tienen. El objetivo de este trabajo consiste en determinar la aplicabilidad de las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático como base de una eventual propuesta institucional que permita mejorar el rendimiento de las personas estudiantes de Informática de la Sede del Atlántico de la Universidad de Costa Rica mediante la implementación de diferentes modelos de algoritmos predictivos. En pleno auge de la minería de datos y el aprendizaje automático, se pretende aprovechar diferentes técnicas para generar modelos que permitan aprovechar los conjuntos de datos de los que ya dispone la Universidad y predecir comportamientos o detectar patrones en los datos que permitan atacar posibles problemas que existan.
