Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería utilizando técnicas de inteligencia artificial - caso: EPISI-UNAM.
Descripción del Articulo
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar causantes de bajo rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela Profesional de ingeniería de Sistemas e Informática de la UNAM, se utiliza el método “Investigación - Acción” porque se pretende validar a través del caso de e...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Nacional de Moquegua |
| Repositorio: | UNAM-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unam.edu.pe:UNAM/303 |
| Enlace del recurso: | https://repositorio.unam.edu.pe/handle/UNAM/303 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Inteligencia artificial Algoritmos Clasificadores Rendimiento académico http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
| Sumario: | El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar causantes de bajo rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela Profesional de ingeniería de Sistemas e Informática de la UNAM, se utiliza el método “Investigación - Acción” porque se pretende validar a través del caso de estudio. Los instrumentos utilizados para recolectar la información fue la encuesta virtual para el llenado de fichas socioeconómicas y la base de datos académicos de los alumnos donde vamos a seleccionar, preprocesar y conocer las características de los datos. El árbol de decisión es un modelo eficiente de Machine Learning que ayuda mucho a resolver múltiples tipos de problemas, es un modelo clásico de decisiones SI o NO, donde vamos a descubrir patrones y evaluar los resultados, los algoritmos utilizados son: Árbol de Decisión, Random Forest y Naive Bayes. El desarrollo del proyecto se basó en la metodología CRISP-DM. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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