Gamarra Ramos, Gleny PaolaFarfán Choquehuanca, María Elisabeth2019-08-172022-02-222019-08-172022-02-222019-07978-958-52071-4-12414-6390http://laccei.org/LACCEI2019-MontegoBay/meta/FP77.htmlhttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2019.1.1.77https://axces.info/handle/10.18687/20190101_77Toda investigación relacionado a la educación y el rendimiento académico es de gran importancia en nuestra sociedad debido a la variabilidad que tiene nuestro sistema educativo, Las metodologías de educación que suelen ser usadas desconocen de las nuevas problemáticas que surgen y afectan a los estudiantes de diferentes niveles educativos, es por ello que se propone realizar un análisis comparativo usando técnicas de minería de datos para predecir el rendimiento académico de adolescentes basado en emociones, de esta manera se buscó identificar las deficiencias y puntos cumbre con el motivo de aportar información a nuevas metodologías, para ello hacemos uso de técnicas de minería de datos como árboles de decisión y redes bayesianas, alcanzando de esta forma un análisis profundo mediante esas dos técnicas. Este análisis requirió del uso de datos recolectados selectivamente de una institución educativa de Arequipa, obteniendo como resultado que los alumnos que tienden a tener emociones negativas durante los tres primeros años de secundaria y mostrando declive en sus notas en comparación a los últimos dos años.EnglishLACCEI Licensehttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/Minería de datosWekaRedes BayesianasÁrboles de decisiónRendimiento AcadémicoEducaciónArticle