Análisis del impacto del uso de la biblioteca en el rendimiento académico de estudiantes universitarios con enfoque en técnicas de machine learning

Abstract

La investigación analiza el impacto del uso de la biblioteca en el rendimiento académico de estudiantes universitarios mediante una revisión de literatura con enfoque en técnicas de machine learning. Como punto inicial la investigación revela la necesidad de superar la evaluación tradicional bibliotecaria, la cual se centra en indicadores de volumen y acceso a recursos bibliográficos, con el fin de avanzar hacia una comprensión de su contribución real al éxito estudiantil. Con este propósito, se desarrolló una revisión bibliográfica y bibliométrica de estudios recientes, identificando tendencias, variables más utilizadas, técnicas analíticas predominantes y principales hallazgos sobre la relación entre biblioteca y desempeño académico. Los resultados evidencian la existencia de una relación positiva entre el uso de recursos bibliotecarios y el rendimiento académico; sin embargo, dicha relación no es uniforme ni concluyente, pues la magnitud de la correlación depende del tipo de recurso analizado, las variables incorporadas y el contexto institucional de cada estudio. Particularmente, la literatura muestra que variables como el historial de préstamos, la frecuencia de uso, el acceso a recursos digitales y el promedio acumulado pueden aportar valor explicativo en modelos predictivos. Adicionalmente, se encontró que técnicas como árboles de decisión, random forest, gradient boosting y clustering han sido especialmente útiles para identificar patrones, segmentar perfiles de usuarios y apoyar la toma de decisiones en educación superior. Como complemento, se plantearon algunas recomendaciones y se realizó de manera exploratoria un caso de estudio con datos institucionales de la Universidad Industrial de Santander.