Marco teórico conceptual

Este capítulo explora la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático —como Random Forest, Naive Bayes y Árboles de Decisión— para predecir el rendimiento académico. Se revisan antecedentes internacionales y nacionales que demuestran la efectividad de estas técnicas en la identificación temprana de estudiantes en riesgo. Además, se fundamenta en teorías educativas como la Taxonomía de Bloom y el Modelo de Productividad de Walberg, que destacan factores cognitivos, afectivos y ambientales clave en el aprendizaje. El marco integra conceptos de minería de datos educativos para mejorar la toma de decisiones en entornos académicos.