Procesamiento de bases de datos escolares por medio de redes neuronales artificiales
El estudio de bases de datos escolares es un área que ha sido poco estudiada y cuestionada desde el punto de vista de la minería de datos o de la inteligencia artificial. Actualmente, existen algunos trabajos que muestran su procesamiento mediante algoritmos de aprendizaje automático o “inteligentes...
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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | EN |
| Publicado: |
Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.30878/ces.v27n3a11 https://doaj.org/article/d3943d3fd9494a08a1f1d4316f450406 |
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| Sumario: | El estudio de bases de datos escolares es un área que ha sido poco estudiada y cuestionada desde el punto de vista de la minería de datos o de la inteligencia artificial. Actualmente, existen algunos trabajos que muestran su procesamiento mediante algoritmos de aprendizaje automático o “inteligentes”; sin embargo, no se detienen en analizar la pertinencia de procesar datos cualitativos como si fueran cuantitativos. En este artículo se estudia este problema con el uso de tres modelos de red neuronal. Los resultados evidencian la capacidad de estos modelos para clasificar con un porcentaje de acierto superior a 95% las tendencias en los estudiantes utilizando principalmente datos cualitativos. |
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