Diseño e implementación de una red neuronal artificial para predecir el rendimiento académico en estudiantes de Ingeniería Civil de la UNIFSLB

• Autores: Incio Flores, Fernando Alain, Capuñay Sanchez, Dulce Lucero, Estela Urbina, Ronald Omar, Delgado Soto, Jorge Antonio, Vergara Medrano, Segundo Edilberto
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada de Tacna
• Repositorio: Revistas - Universidad Privada de Tacna
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs2.172.30.101.191:article/464
• Enlace del recurso: https://revistas.upt.edu.pe/ojs/index.php/vestsc/article/view/464
• Nivel de acceso: acceso abierto

Predecir los resultados académicos de los estudiantes permite al docente buscar técnicas y estrategias en el tiempo indicado durante el proceso de enseñanza y aprendizaje con el fin de mejorar el logro de competencias en sus estudiantes. En esta investigación se implementó una red neuronal artificial (RNA) para predecir los resultados académicos del curso de física de los estudiantes del II ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Civil de la universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Perú en función de datos históricos. La RNA se diseñó e implemento en el Software MATLAB, su arquitectura está formada por una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida, para el entrenamiento de la RNA se utilizó dos algoritmos que posee la Toolbox de MATLAB: el Scaled Conjugate Gradient logrando un porcentaje de predicción del 70% y el Levenberg-Marquardt logrando un porcentaje de predicción 86%.