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Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
Contreras, Leonardo EmiroTarazona Bermúdez, Giovanny MauricioAlemán Cardona, Angie Paola
出版Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 2023-11-04
主題Education / Administration / HigherTechnology & Engineering / AutomationComputers / Data Science / General
ISBN95878751849789587875188
URLhttp://books.google.com.hk/books?id=J_XBEAAAQBAJ&hl=&source=gbs_api
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註釋Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.