“Predicción del rendimiento académico mediante redes neuronales”

• Autor: Zevallos Salazar, Rodolfo Joel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/2728
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/2728
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Red neuronal artificial; Rendimiento académico; Backpropagalion.

En la actualidad el Perú es uno de los países que se encuentra en los últimos puestos con un índice de nivel académico muy bajo según el PISA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. Las instituciones educativas realizan pruebas psicológicas a los estudiantes que tienen bajo rendimiento académico de forma posteriori, es decir, luego de conocer el rendimiento que tuvo a lo largo de un periodo para tomar medidas correctivas en el estudiante. El objetivo de la investigación es crear una red neuronal para predecir el rendimiento académico de los estudiantes del nivel primario del distrito de Ventanilla. Los factores que influyen el rendimiento académico de los estudiantes del nivel primario se clasifican en 2 (factores alterables y factores no alterables). Del total de factores en el