La minería de datos es ampliamente utilizada en el área de negocios, industrial o de servicio al consumidor. En este estudio se pretende darle una aplicación menos comercial y un poco más académica, que apoye en la toma de decisiones a los involucrados en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la Universidad. El objetivo de este estudio es identificar factores que afectan el rendimiento académico de los estudiantes, mediante técnicas del aprendizaje supervisado utilizando árboles de decisión, para lograrlo se analizan los datos de las materias cursadas desde el año 2012 al año 2015 en pre grado de la Universidad Católica Boliviana, regional Cochabamba. Los resultados muestran que los factores que más afectaron el rendimiento académico fueron: la inscripción temprana, el mayor espacio libre en aula, repetir las materias, la hora de inicio de clases, el número de alumnos inscritos, la edad del estudiante y la experiencia del docente.
Data mining is widely used in business, industrial or consumer service areas. This study uses a data mining technique in academic scenarios, in order to support in decision-making to whom are involved in the teaching-learning process at the university. The goal of this study is to identify factors that affect the academic performance of students, using supervised learning techniques with decision trees. For this purpose, this study analyzes the undergraduate student records from 2012 to 2015 of the Bolivian Catholic University, regional Cochabamba. The study shows that the factors that most affect students' performance are: early registration, the largest free space in the classroom, repeating the subjects, the start time of classes, the number of students enrolled, the age of the student and the experience of the teacher.