Calidad educativa en Cali Colombia: desarrollo de una aplicación web basada en el sistema inmunitario y machine learning para mejorar el rendimiento en las pruebas saber 11 - Conejo Sandoval, Yeison Eduardo (Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, 2025)
Este trabajo propone el desarrollo de un prototipo de aplicación web basado en conceptos del sistema inmunitario y modelos de machine learning, con el objetivo de mejorar los resultados de las pruebas Saber 11 en Colombia. La aplicación identifica factores clave que afectan el rendimiento académico, predice los resultados de las pruebas y evalúa el impacto de intervenciones educativas. Inspirada en el sistema inmunitario, detecta "fallas" en el sistema educativo, como bajos niveles de lectura o acceso limitado a recursos y sugiere estrategias correctivas.

This study proposes the development of a web application prototype based on concepts from the immune system and machine learning models, aimed at improving the results of the Saber 11 tests in Colombia. The application identifies key factors affecting academic performance, predicts test outcomes, and evaluates the impact of educational interventions. Inspired by the immune system, it detects "failures" in the educational system, such as low reading levels or limited access to resources, and suggests corrective strategies.
Tabla de contenido LISTA DE FIGURAS ..............................................................................................................................IV LISTA DE TABLAS ..................................................................................................................................V 1. INTRODUCCIÓN............................................................................................................................ 5 1.1 OBJETIVOS Y PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN ........................................................................................................... 7 1.1.1 Objetivo General:................................................................................................................................................... 7 1.1.2 Objetivos específicos: ............................................................................................................................................... 7 1.1.3 Pregunta de investigación........................................................................................................................................ 7 1.2 ALCANCE Y LIMITACIONES............................................................................................................................................ 8 1.2.1 Alcance....................................................................................................................................................................... 8 1.2.2 Limitaciones:............................................................................................................................................................... 8 1.3 METODOLOGÍA................................................................................................................................................................ 9 2 REVISIÓN DE LA LITERATURA.................................................................................................14 2.1 ESTUDIOS SOBRE FACTORES QUE INCIDEN EN EL DESEMPEÑO ESCOLAR .........................................................16 2.2 USOS DE MODELOS DE MACHINE LEARNING PARA PREDECIR EL DESEMPEÑO ACADÉMICO ........................20 3. MINERÍA DE DATOS APLICADA A LA PREDICCIÓN DEL DESEMPEÑO ACADÉMICO......23 3.1 CAPTURA DE DATOS .................................................................................................................................................23 3.2 PRE PROCESAMIENTO DE DATOS ...............................................................................................................................25 3.3 MINERÍA DE DATOS: FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE SUPERVISADO APLICADO A LA PREDICCIÓN DEL DESEMPEÑO EN LAS PRUEBAS SABER 11 .............................................................................................................27 3.4 EVALUACIÓN DE MÉTRICAS PARA LOS MODELOS DE ML......................................................................................36 3.4.1 SELECCIÓN DEL MEJOR MODELO DE MACHINE LEARNING ...............................................................................38 4. SISTEMA INMUNITARIO BIOLÓGICO, CONCEPTOS CLAVE PARA EL DISEÑO DE HERRAMIENTAS BIO INSPIRADOS. .........................................................................................42 4.1 DETECCIÓN DE FALLAS................................................................................................................................................44 4.2 IDENTIFICACIÓN DE LAS CONSECUENCIAS DE LOS FALLOS DETECTADOS. .......................................................46 4.3 DETERMINACIÓN DE ACCIONES CORRECTIVAS.......................................................................................................47 4.4 COORDINACIÓN Y CONTROL. .....................................................................................................................................49 4.5 FUNCIÓN DE MEMORIA................................................................................................................................................52 5. PROTOTIPO DE APLICACIÓN WEB BASADA EN CONCEPTOS DEL SISTEMA INMUNITARIO Y MACHINE LEARNING.................................................................................54 5.1 SECCIÓN 1. INICIO.........................................................................................................................................................54 5.2 SECCIÓN 2. CARACTERIZACIÓN DE LOS COLEGIOS ................................................................................................55 5.3 SECCIÓN 3. PREDICCIÓN RESULTADOS PRUEBAS SABER........................................................................................59 5.4 SECCIÓN 4: PRESCRIPCIÓN, EVALUACIÓN DE ACCIONES CORRECTIVAS..............................................................63 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ..............................................................................68 6.1 CONCLUSIONES..............................................................................................................................................................68 6.2 RECOMENDACIONES ....................................................................................................................................................70 7 DISCUSIÓN DE RESULTADOS .........................................................................................................73 7. 1 DESAFÍOS Y LIMITACIONES:........................................................................................................................................74 7. 2 FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN ......................................................................................................................75 BIBLIOGRAFÍA.......................................................................................................................................76
Keywords: Calidad de la educación - Colombia; Educational quality - Colombia; Aplicaciones Web; Web applications; Educación - innovaciones tecnológicas - Colombia; Education - Technological Innovations - Colombia; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Machine learning; Rendimiento académico; Academic achievement; Educación; Sistema inmunitario; Predicción académica; Metogología KDD; Gestión escolar; Education; Immune System; Academic prediction; School management