Determinar el mejor algoritmo de ciencia de datos para una planificación académica automatizada para las IES del Ecuador

Después de la pandemia las instituciones de educación superior apoyados por los órganos de control del Ecuador, han adoptado diferentes modelos y componentes de enseñanza denominados Sincrónico donde el estudiante a través de la tecnología puede unirse a las clases virtuales en tiempo real desde cualquier parte del mundo; Asincrónico, cuando el estudiante a través de una plataforma LMS (Sistema de Gestión de Aprendizaje), puede estudiar a cualquier hora con el material disponible en el sistema; y el último componente de aprendizaje es el Presencial, que permite que el alumno vaya a una interacción directa con el profesor.Con el avance de la tecnología, cada momento se genera volúmenes de datos de forma digital, y que mejor, utilizar la técnicas y algoritmos aprendidos en esta maestría de ciencia de datos, para aplicar en las diferentes etapas que con lleva la planificación académica.En el proceso de este trabajo se realizará entrevistas a los encargados de la planificación institucional y académica, con el fin de entender los pasos y metodologías que utilizan en la construcción de esta tarea que deben hacerlo a inicios de cada periodo académico, se modelara las tablas necesarias para que la información pueda ser tabulada e importada a las herramientas de Python.Una vez que se termine de modelar y entender, se llevará a Jupyter Notebook el conjunto de datos, para a través de modelos y técnicas de minería de datos pronosticar la oferta distributivo y horario académico.

• 1. Verfasser: Hernández Toazo, Héctor Giovanny (author)
• Format: masterThesis
• Veröffentlicht: 2023
• Schlagworte: Inteligencia Artificial; Aprendizaje Automático Supervisado; Algoritmos; Modelos Logísticos
• Online Zugang: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/41112