Modelo basado en redes neuronales para proyectar el rendimiento académico de segundo grado de secundaria en la Institución Educativa N°16093-Jaén

• Autor: Capuñay Sanchez, Dulce Lucero
• 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
• Materia: Inteligencia Artificial; Rendimiento académico; Proyección; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00

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.