Resumen
La presente investigación sobre el Mejoramiento del Rendimiento Académico utilizando Redes Neurales como Técnica Predictiva, se orienta hacia la construcción de una herramienta informática de estimación del rendimiento académico, donde la extracción del conocimiento se realizará; sobre bases de datos históricas a través de redes neurales. Esta investigación está; enmarcada en el programa de orientación académica de mejoramiento del rendimiento estudiantil, denominado Programa Nacional de Asesoría Académica. Dentro de este contexto, el asesor académico contará; con un instrumento de predicción del impacto de factores académicos, sociales y personales del estudiante sobre el rendimiento estudiantil; esto traerá; como consecuencia una orientación académica sólida y confiable dirigida hacia toma de decisiones generadoras de resultados académicos satisfactorios. La confiabilidad de la herramienta está; sustentada por la conceptualización del enfoque de extracción de datos y del uso de las redes neurales como un nuevo paradigma de técnica predictiva es por ello que la investigación enfoca el marco teórico hacia esos dos aspectos resaltando los siguientes puntos: metodología del enfoque de extracción de datos, redes neurales como técnica de extracción de datos y funcionamiento de las redes neurales. El enfoque de explotación de bases de datos históricos utilizando redes neurales como algoritmo de búsqueda de conocimiento será; evaluado en esta investigación a partir de las experiencias estudiantiles registradas en las bases de datos históricas del Decanato de Ciencias y Tecnología de la Universidad Centroccidental "Lisandro Alvarado", de los alumnos inscritos en la asignatura de alto índice de repitencia Programación 1 entre los lapsos académicos 1993 y 1998. Los procedimientos a utilizar en la construcción de la herramienta predictiva; contemplan: determinar el área de aplicación de la herramienta dentro del Programa Nacional de Asesoría Académica, el uso de la metodología del enfoque de explotación de el empleo de redes neurales como algoritmo de representación del conocimiento y la evaluación de la herramienta. Luego de analizar los resultados de esta investigación, se establece, que el enfoque de explotación de datos con redes neurales del tipo backpropagation es eficaz al ser utilizado en el desarrollo de la herramienta de estimación del rendimiento estudiantil, produciendo en el un instrumento sólido, sencillo y novedoso de orientación académica.