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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Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2020
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oai:doaj.org-article:d3943d3fd9494a08a1f1d4316f4504062021-11-11T14:46:41ZProcesamiento de bases de datos escolares por medio de redes neuronales artificiales1405-02692395-8782https://doi.org/10.30878/ces.v27n3a11https://doaj.org/article/d3943d3fd9494a08a1f1d4316f4504062020-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10463384010https://doaj.org/toc/1405-0269https://doaj.org/toc/2395-8782El 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.Brenda Miranda GarcíaVíctor Manuel González BárcenasAdriana Reyes NavaRoberto Alejo EleuterioEréndira Rendón LaraUniversidad Autonoma del Estado de Mexicoarticleinteligencia artificialredes neuronales artificialesbases de datos escolares y datos cualitativosScienceQSocial SciencesHENCiencia Ergo Sum, Vol 27, Iss 3 (2020) |
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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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