Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior
El presente proyecto de investigación tiene como objetivo principal proporcionar una visión general de como el Machine Learning puede usarse para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en educación superior, a través de la revisión de la literatura, llevando a cabo la identificación de...
Autores Principales: | , |
---|---|
Otros Autores: | |
Formato: | Desconocido (Unknown) |
Lenguaje: | Español (Spanish) |
Publicado: |
2021
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11349/28065 |
id |
ir-11349-28065 |
---|---|
recordtype |
dspace |
spelling |
ir-11349-280652022-06-17T18:41:01Z Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior Machine learning as an approach to establish the academic performance of higher education students Salgado Gómez, David Felipe Velasco Franco, Fabio Esteban Contreras Bravo, Leonardo Emiro Aprendizaje académico Analiticas de aprendizaje Aprendizaje automático Educación superior Rendimiento académico Minería de datos Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Rendimiento académico Educación superior - Innovaciones tecnológicas Academic learning Learning analytics Machine learning Higher education Academic performance Data mining El presente proyecto de investigación tiene como objetivo principal proporcionar una visión general de como el Machine Learning puede usarse para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en educación superior, a través de la revisión de la literatura, llevando a cabo la identificación de las principales variables que afectan el rendimiento académico y de los algoritmos más adecuados. The main objective of this research project is to provide a general view about how Machine Learning can be used to predict the academic performance of higher education students through literature review, carrying out the identification of the main variables affecting the academic performance and the most adequate algorithms. 2021-12-29T01:10:54Z 2021-12-29T01:10:54Z 2020-07-15 Investigación-Innovación info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://hdl.handle.net/11349/28065 spa Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Restringido (Solo Referencia) pdf application/pdf application/pdf |
institution |
Universidad Distrital Francisco José de Caldas |
collection |
DSpace |
language |
Español (Spanish) |
topic |
Aprendizaje académico Analiticas de aprendizaje Aprendizaje automático Educación superior Rendimiento académico Minería de datos Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Rendimiento académico Educación superior - Innovaciones tecnológicas Academic learning Learning analytics Machine learning Higher education Academic performance Data mining |
spellingShingle |
Aprendizaje académico Analiticas de aprendizaje Aprendizaje automático Educación superior Rendimiento académico Minería de datos Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Rendimiento académico Educación superior - Innovaciones tecnológicas Academic learning Learning analytics Machine learning Higher education Academic performance Data mining Salgado Gómez, David Felipe Velasco Franco, Fabio Esteban Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
description |
El presente proyecto de investigación tiene como objetivo principal proporcionar una visión general de como el Machine Learning puede usarse para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en educación superior, a través de la revisión de la literatura, llevando a cabo la identificación de las principales variables que afectan el rendimiento académico y de los algoritmos más adecuados. |
author2 |
Contreras Bravo, Leonardo Emiro |
author_facet |
Contreras Bravo, Leonardo Emiro Salgado Gómez, David Felipe Velasco Franco, Fabio Esteban |
format |
Desconocido (Unknown) |
author |
Salgado Gómez, David Felipe Velasco Franco, Fabio Esteban |
author_sort |
Salgado Gómez, David Felipe |
title |
Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
title_short |
Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
title_full |
Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
title_fullStr |
Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
title_full_unstemmed |
Machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
title_sort |
machine learning como aproximación para establecer el rendimiento académico en estudiantes de educación superior |
publishDate |
2021 |
url |
http://hdl.handle.net/11349/28065 |
_version_ |
1741876627909902336 |
score |
12,131701 |