Résumé:
La deserción escolar en la educación técnica constituye un desafío estructural que compromete la equidad la eficiencia interna y la calidad de los sistemas educativos especialmente en contextos donde convergen factores académicos tecnológicos y motivacionales En este marco el presente estudio se orienta en predecir la deserción escolar mediante Learning Analytics Systems basados en inteligencia artificial en bachillerato técnico en informática en la Unidad Educativa Patrimonio de la Humanidad Se adoptó un enfoque cuantitativo con diseño no experimental y transversal de nivel descriptivo predictivo La muestra estuvo conformada por 125 estudiantes Se aplicó un cuestionario estructurado mediante Google Forms con adecuados índices de confiabilidad y los datos fueron procesados en IBM SPSS mediante análisis descriptivos correlacionales y regresión lineal múltiple Los resultados evidencian que el rendimiento académico la participación y compromiso el uso de tecnologías educativas los factores personales y motivacionales y el apoyo institucional percibido predicen significativamente la deserción con efectos negativos sobre el riesgo de abandono Se concluye que los sistemas de analítica de aprendizaje constituyen herramientas válidas para la identificación temprana de estudiantes en riesgo y para la toma de decisiones educativas basadas en datos
