Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil
Trabajo de tesis en el que se evalúa el rendimiento de las técnicas de minería de datos: regresión logística, máquina de soporte vectorial, red neuronal profunda y regresión logística para la predicción de rendimiento estudiantil utilizando solo la información académica de los estudiantes. los model...
Spremljeno u:
| Glavni autor: | |
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| Daljnji autori: | |
| Format: | masterThesis |
| Jezik: | spa |
| Izdano: |
2018
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| Teme: | |
| Online pristup: | http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/45444 |
| Oznake: |
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Dodaj oznaku | Sažetak: | Trabajo de tesis en el que se evalúa el rendimiento de las técnicas de minería de datos: regresión logística, máquina de soporte vectorial, red neuronal profunda y regresión logística para la predicción de rendimiento estudiantil utilizando solo la información académica de los estudiantes. los modelos de predicción propuestos buscan predecir la aprobación de la materia y su nota promedio final. dos conjuntos de variables se utilizan en los modelos, el primero consiste en las notas promedio finales de las materias de semestres anteriores y el otro conjunto de variables combina aspectos relacionados al semestre, a la materia y al rendimiento académico del estudiante obtenido a través de sus calificaciones. |
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