Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial

Resumen: El objetivo de este artículo es predecir el rendimiento académico de estudiantes de educación superior, a partir de diversos factores influyentes usando técnicas de inteligencia artificial (clasificadores). El estudio de tales factores, aunque ha sido ampliamente analizado desde enfoques cu...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Castrillón,Omar D., Sarache,William, Ruiz-Herrera,Santiago
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2020
Materias:	rendimiento académico inteligencia artificial clasificadores aciertos predicción
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50062020000100093
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spelling	oai:scielo:S0718-500620200001000932020-02-11Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificialCastrillón,Omar D.Sarache,WilliamRuiz-Herrera,Santiago rendimiento académico inteligencia artificial clasificadores aciertos predicción Resumen: El objetivo de este artículo es predecir el rendimiento académico de estudiantes de educación superior, a partir de diversos factores influyentes usando técnicas de inteligencia artificial (clasificadores). El estudio de tales factores, aunque ha sido ampliamente analizado desde enfoques cuantitativos y cualitativos, aun presenta oportunidades de investigación usando herramientas que provee la inteligencia artificial, particularmente en la predicción del rendimiento académico. Con los factores definidos (educacionales, familiares, socioeconómicos, de hábitos y costumbres, entre otros), se diseñó una metodología que permite entrenar un sistema capaz de clasificar a priori a un nuevo estudiante, en una de las cinco categorías predeterminadas de rendimiento académico. Esta clasificación permite a una institución educativa identificar con anticipación estudiantes con problemas potenciales de rendimiento académico. A partir de ello, se pueden desplegar acciones de acompañamiento y mitigación inmediatas. La metodología fue aplicada a una muestra de estudiantes de una universidad pública en Colombia, obteniendo un nivel de aciertos del 91.7%.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaFormación universitaria v.13 n.1 20202020-02-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50062020000100093es10.4067/S0718-50062020000100093
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Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial

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