Inteligencia artificial para la predicción temprana de la deserción estudiantil en educación superior: revisión sistemática
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Resumen
La deserción estudiantil constituye un desafío prioritario para la educación superior debido a sus efectos académicos, sociales e institucionales. Este estudio analiza dicha problemática en la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ) mediante una revisión sistemática de la literatura orientada a identificar los principales factores asociados y examinar el potencial de la inteligencia artificial para fortalecer el seguimiento académico. La metodología se desarrolló conforme a los lineamientos PRISMA, garantizando transparencia en la búsqueda, selección y evaluación de los estudios. De más de 500 publicaciones inicialmente identificadas, se incluyeron 20 por su pertinencia temática y metodológica. Los resultados evidenciaron que los factores socioeconómicos y académicos fueron los más influyentes, con una representación del 30 % cada uno. Asimismo, Colombia concentró la mayor producción científica, seguida de Perú, México y Chile. Se propone incorporar técnicas de aprendizaje automático para detectar tempranamente estudiantes en riesgo, personalizar intervenciones y mejorar la retención, el desempeño y la continuidad educativa en la UTEQ.
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