Modelos predictivos de aprobación de materias

El presente trabajo investigativo profesionalizante desarrolla un modelo predictivo para pronosticar las condiciones de aprobación, en lo que respecta a matrícula de aprobación, (1era, 2da o tercera) y a la calificación obtenida (alta o baja) de una asignatura de especialidad, conocidas las condiciones de aprobación de cada una de las asignaturas de las áreas de Matemáticas o de Física que son sus asignaturas de prerrequisito. El trabajo se circunscribe a las asignaturas de dichas áreas de las carreras de la Facultad de Ingeniería, Ciencias Físicas y Matemática de la Universidad Central correspondientes diez semestres. Mediante el desarrollo de tablas cruzadas, se obtienen matrices de transición desde la condición de aprobación de cada asignatura de prerrequisito hacia la condición de aprobación de la asignatura de especialidad. Estas matrices pueden ser analizadas como las correspondientes a una cadena de Markov. Analizando los resultados, se determinan patrones de comportamiento de las calificaciones y semestre de aprobación para las distintas asignaturas. Además mediante la obtención de vectores de estado estable, se pronostican las condiciones de aprobación a futuro. De esta manera, esta información podría servir para tomar decisiones en el plano académico respecto de dichas asignaturas por parte de docentes y autoridades de la Facultad.

• 第一著者: Oña Almeida, Diego (author)
• フォーマット: masterThesis
• 言語: spa
• 出版事項: 2019
• 主題: CADENAS DE MARKOV; ASIGNATURA DE PRERREQUSITO; MATRIZ DE TRANSICIÓN; VECTORES DE ESTADO ESTABLE
• オンライン･アクセス: http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/18607