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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36692
Titel: | Sistema WEB para predicción de rendimiento académico utilizando modelos de Machine Learning para estudiantes de EGB elemental y media |
Autor(en): | Osorio Trávez, Carlos Fabián |
Stichwörter: | RENDIMIENTO ACADÉMICO MACHINE LEARNING METODOLOGÍA KDD |
Erscheinungsdatum: | 2022 |
Herausgeber: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería de Sistemas e Informática. |
Zitierform: | Osorio Trávez, Carlos Fabián (2022). Sistema WEB para predicción de rendimiento académico utilizando modelos de Machine Learning para estudiantes de EGB elemental y media. Carrera de Ingeniería de Sistemas e Informática. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. |
Zusammenfassung: | El proyecto de investigación tiene como objetivo predecir de forma temprana el rendimiento a los estudiantes que según sus evaluaciones académicas presenten problemas en la asimilación de conocimientos impartidos en clase, utilizando un modelo de Machine Learning y de esta forma dotar de información valiosa al área de psicología y al área docente para que en forma coordinada y temprana se puedan ejecutar acciones que permitan al alumno cumplir sus metas académicas. Para determinar los procesos se realizó una visita al centro educativo y entrevistas con las autoridades, establecer los procesos necesarios para la predicción del rendimiento académico, además se analizó el modelo de Machine Learning y la metodología de minería de datos que se utilizó en la implementación del sistema demo. Por consiguiente, la muestra con la cual se va a desarrollar en este proyecto corresponde a los alumnos de cualquier género que estén cursando el tercer año de educación básica y cuyas materias asignadas comprendan inglés y matemáticas. Es por ese motivo que este proyecto presenta un demo y se desarrolló conjugando el uso de tecnologías Web y modelo Machine Learning. La aplicación o sistema web emitirá una predicción de rendimiento académico del estudiante generando una alerta cuando el resultado no esté calificado en aprobar la materia por tales fallas en el conocimiento. |
URI: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36692 |
Enthalten in den Sammlungen: | Tesis - Carrera de Ingeniería en Sistemas e Informática |
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