Modelo basado en redes neuronales para proyectar el rendimiento académico de segundo grado de secundaria en la Institución Educativa N°16093-Jaén
Descripción del Articulo
La presente investigación ha tenido como objetivo construir un modelo de red neuronal artificial para proyectar el rendimiento académico de los estudiantes del segundo grado de secundaria de la Institución Educativa N°16093 Jose Galvez de Chunchuquillo, presenta un enfoque cuantitativo, no experimen...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/69442 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/69442 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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La presente investigación ha tenido como objetivo construir un modelo de red neuronal artificial para proyectar el rendimiento académico de los estudiantes del segundo grado de secundaria de la Institución Educativa N°16093 Jose Galvez de Chunchuquillo, presenta un enfoque cuantitativo, no experimental, de tipo predictiva y proyectiva. Se utilizó el diseño metodológico CRISP-DM, la arquitectura de la red neuronal implementada está formada por tres capadas ocultas y una capa de salida, las variables de entrada de la red neuronal son 45 ítems de índole personal, social e institucional, la variable de salida es el promedio del estudiante. La red neuronal implementada logró una efectividad con exactitud en la predicción del promedio redondeado al entero más cercano del 88.67%, mientras que la efectividad en la predicción con una diferencia de 1 punto en el promedio es del 98.52%, garantizando de esta manera seguridad en la proyección del promedio de los estudiantes. |
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La red neuronal implementada logró una efectividad con exactitud en la predicción del promedio redondeado al entero más cercano del 88.67%, mientras que la efectividad en la predicción con una diferencia de 1 punto en el promedio es del 98.52%, garantizando de esta manera seguridad en la proyección del promedio de los estudiantes.ChiclayoEscuela de PosgradoInnovaciones pedagógicasapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVInteligencia ArtificialRendimiento académicoProyecciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00Modelo basado en redes neuronales para proyectar el rendimiento académico de segundo grado de secundaria en la Institución Educativa N°16093-Jaéninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUDoctorado en EducaciónUniversidad César Vallejo. 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