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Aplicación de técnicas de minería de datos para predecir el desempeño académico de los estudiantes de la escuela Lic. Angélica Villón L.

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dc.contributor.author Orozco Iguasnia, Walter Armando
dc.contributor.author Villao Balón, Alex Joao
dc.contributor.author Orozco Iguasnia, Jaime Benjamin
dc.contributor.author Villarroel Sánchez, Mercedes De Jesús
dc.date.accessioned 2022-05-15T21:18:15Z
dc.date.available 2022-05-15T21:18:15Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.other UPSE-RCT-2022-Vol.8-No.2-008
dc.identifier.uri https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/7330
dc.description.abstract Una de las metas que tiene la escuela ‘Lic. Angélica Villón L.’ es el mejoramiento del nivel académico de sus estudiantes, para ello, contar con herramientas que permitan disponer de información académica a tiempo para la toma de decisiones resulta básico. Para este fin, se priorizan elementos como la población estudiantil, las calificaciones que alcanzan en cada nivel, el soporte familiar, entre otros; todo esto catalogado como el rendimiento académico del estudiante. No obstante, la evaluación de este indicador se encuentra limitada debido a la influencia de varios factores que requieren ser procesados de forma integrada en función de su nivel de influencia. La investigación realizada es de tipo observacional, nivel exploratorio; muestra el empleo de herramientas de inteligencia de negocios como soporte para la toma de decisiones; se crea un almacén de datos como repositorio unificado a través de procesos ETL; se entrena modelos de aprendizaje supervisado como máquina de soporte de vectores, redes neuronales y árboles de decisión de regresión para predecir el rendimiento académico. Los datos históricos de los estudiantes son la fuente para la aplicación de los modelos. Finalmente, se identifica el modelo que mejor precisión tiene a través de métricas válidas en el contexto de análisis de regresiones. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2022 es
dc.rights openAccess es
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ *
dc.subject MINERÍA DE DATOS es
dc.subject INTELIGENCIA DE NEGOCIOS es
dc.subject EDUCACIÓN es
dc.title Aplicación de técnicas de minería de datos para predecir el desempeño académico de los estudiantes de la escuela Lic. Angélica Villón L. es
dc.type article es


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