Predicción de la Deserción Estudiantil con Inteligencia Artificial
📘 ¿De qué trata este material?
Este documento presenta un caso de estudio académico avanzado sobre la aplicación de Inteligencia Artificial para la predicción de la deserción estudiantil, desarrollado en el marco de un Máster en Inteligencia Artificial y basado en datos oficiales del Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA).
El contenido aborda el problema desde un enfoque metodológico, técnico y ético, integrando análisis exploratorio de datos, modelado supervisado y consideraciones de interpretabilidad y equidad algorítmica.
🎯 ¿A quién está dirigido?
Este material está dirigido a:
Estudiantes de posgrado y maestría en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos o áreas afines
Docentes universitarios
Investigadores
Profesionales de datos interesados en casos reales aplicados al sector educativo
🧠 ¿Qué aprenderás con este PDF?
✔ Estructuración de proyectos de IA siguiendo CRISP-DM
✔ Análisis de datasets reales y masivos (1.4M+ registros)
✔ Manejo de clases desbalanceadas
✔ Uso de métricas adecuadas (Recall, F1-score, AUC-ROC)
✔ Selección y justificación de modelos como XGBoost y LightGBM
✔ Consideraciones éticas, legales y de IA explicable (XAI)
✔ Diseño de un plan de implementación realista
📂 ¿Qué incluye?
📄 Documento PDF académico–profesional
📊 Análisis exploratorio con tablas estadísticas
📋 Tabla de trazabilidad rúbrica–documento (Anexo A)
🧮Metodología computacional (Anexo B)
⚖️ Consideraciones éticas y declaración de uso de IA
🏅 Nivel académico
Documento desarrollado en el marco de un Máster en Inteligencia Artificial y evaluado con calificación máxima dentro del contexto académico correspondiente.
⚠️ Nota importante sobre el uso del material
Este documento se distribuye exclusivamente como material de apoyo académico y profesional.
No debe ser presentado total ni parcialmente como trabajo propio en contextos académicos formales.
👤 Autor
Luis Fernando Gallego Henao
Ingeniero de Sistemas
Estudiante de Máster en Inteligencia Artificial
