Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí

Trabajo de investigación

Autores:: Neita-Sánchez, Andrés Gilberto
Mora-Giraldo, José Daniel

Tipo de recurso:: Article of investigation

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Católica de Colombia

Repositorio:: RIUCaC - Repositorio U. Católica

Idioma:: spa

id	UCATOLICA2_cf13a219e41f8c65b0af3a63982abf92
oai_identifier_str	oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/30242
network_acronym_str	UCATOLICA2
network_name_str	RIUCaC - Repositorio U. Católica
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
title	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
spellingShingle	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí PRUEBAS DE CONOCIMIENTOS- PREDICCIÓN ANÁLISIS DE REGRESIÓN MEDICIONES Y PRUEBAS EDUCATIVAS- PREDICCIONES- BOGOTÁ (COLOMBIA) APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) ALGORITMOS ESCUELAS SECUNDARIAS- EXÁMENES- BOGOTÁ (COLOMBIA) 620 - Ingeniería y operaciones afines Machine learning Saber 11 Aprendizaje en machine learning Árbol de regresión Árbol de regresión lineal múltiple Entrenamiento Evaluación en machine learning Inteligencia artificial Python Caracterización
title_short	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
title_full	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
title_fullStr	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
title_full_unstemmed	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
title_sort	Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí
dc.creator.fl_str_mv	Neita-Sánchez, Andrés Gilberto Mora-Giraldo, José Daniel
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	González-González, Cesar Orlando
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	Neita-Sánchez, Andrés Gilberto Mora-Giraldo, José Daniel
dc.subject.armarc.none.fl_str_mv	PRUEBAS DE CONOCIMIENTOS- PREDICCIÓN ANÁLISIS DE REGRESIÓN MEDICIONES Y PRUEBAS EDUCATIVAS- PREDICCIONES- BOGOTÁ (COLOMBIA) APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) ALGORITMOS ESCUELAS SECUNDARIAS- EXÁMENES- BOGOTÁ (COLOMBIA)
topic	PRUEBAS DE CONOCIMIENTOS- PREDICCIÓN ANÁLISIS DE REGRESIÓN MEDICIONES Y PRUEBAS EDUCATIVAS- PREDICCIONES- BOGOTÁ (COLOMBIA) APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO) ALGORITMOS ESCUELAS SECUNDARIAS- EXÁMENES- BOGOTÁ (COLOMBIA) 620 - Ingeniería y operaciones afines Machine learning Saber 11 Aprendizaje en machine learning Árbol de regresión Árbol de regresión lineal múltiple Entrenamiento Evaluación en machine learning Inteligencia artificial Python Caracterización
dc.subject.ddc.none.fl_str_mv	620 - Ingeniería y operaciones afines
dc.subject.proposal.none.fl_str_mv	Machine learning Saber 11 Aprendizaje en machine learning Árbol de regresión Árbol de regresión lineal múltiple Entrenamiento Evaluación en machine learning Inteligencia artificial Python Caracterización
description	Trabajo de investigación
publishDate	2022
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2023-04-15T16:25:18Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2023-04-15T16:25:18Z
dc.type.none.fl_str_mv	Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coarversion.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049f
dc.type.content.none.fl_str_mv	Text
dc.type.driver.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.identifier.citation.none.fl_str_mv	Neita-Sánchez, A. G. & Mora-Giraldo, J. D. (2022). Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia.
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://hdl.handle.net/10983/30242
identifier_str_mv	Neita-Sánchez, A. G. & Mora-Giraldo, J. D. (2022). Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia.
url	https://hdl.handle.net/10983/30242
dc.language.iso.none.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.relation.references.none.fl_str_mv	“FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y EMPRESARIALES CARRERA DE NEGOCIOS INTERNACIONALES.” “manual_nuevas_tecnologias_tm”. “Modelo de datos para la detección y predicción de pasatiempos y afinidades académicas_V5”. Aguiar, E., Lakkaraju, H., Bhanpuri, N., Miller, D., Yuhas, B., & Addison, K. L. (2015, March). Who, when, and why: A machine learning approach to prioritizing students at risk of not graduating high school on time. In Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge (pp. 93-102). AlQuraishi, M. (2021). Machine learning in protein structure prediction. Current opinion in chemical biology, 65, 1-8. Ardila, J. C. H., & Peña, C. C. R. (2022). Implementación de un prototipo para la detección de rostros utilizando el lenguaje de programación Python: Prototype for face detection using the Python programming language. Tecnología Investigación y Academia, 10(1), 200-210. Artacho Gómez, C. (2021). Desarrollo y aplicación de técnicas de Machine Learning para la predicción de contagios por Covid-19. Avecillas, D. X. A., & Lozano, C. P. P. (2016). Medición de la confiabilidad del aprendizaje del programa RStudio Mediante Alfa de Cronbach. Revista Politécnica, 37(1), 68-68. Berens, J., Schneider, K., Görtz, S., Oster, S., & Burghoff, J. (2018). Early detection of students at risk–predicting student dropouts using administrative student data and machine learning methods. Available at SSRN 3275433. Challenger-Pérez, I., Díaz-Ricardo, Y., & Becerra-García, R. A. (2014). El lenguaje de programación Python. Ciencias Holguín, 20(2), 1-13. Chauhan, R. K., Saharan, R., Singh, S., & Sharma, P. (2020). Automated content grading using machine learning Chung, J. Y., & Lee, S. (2019). Dropout early warning systems for high school students using machine learning. Children and Youth Services Review, 96, 346- 353. Costa-Mendes, R., Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., & Castelli, M. (2021). Machine learning bias in predicting high school grades. Emerging Science Journal, 5(5), 576-597. Costa-Mendes, R., Oliveira, T., Castelli, M., & Cruz-Jesus, F. (2021). A machine learning approximation of the 2015 Portuguese high school student grades: A hybrid approach. Education and Information Technologies, 26(2), 1527-1547. Dick, S. (2019). Artificial intelligence. E. Cano Rodriguez, I. Soto, H. Alexander, and R. Garcia, “Práctica Pedagógica Mediada por TIC para Mejorar el Proceso Lector en inglés,” 2018. Esteban Nieto, N. (2018). Tipos de investigación. F. de Mecánica. (2022). Detección de fallos en mantenimiento predictivo utilizando el método de aprendizaje de máquina random forest. G. Cano et al., “PREDICTIVE MAINTENANCE USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES.” Galhardi, L. B., & Brancher, J. D. (2018). Machine learning approach for automatic short answer grading: A systematic review. In Ibero-american conference on artificial intelligence (pp. 380-391). Springer, Cham. Gallego Alcaide, D. (2018). SocialTracker: Herramienta Api (Bachelor's thesis, Universitat Politècnica de Catalunya). Golino, H. F., Gomes, C. M. A., & Andrade, D. (2014). Predicting academic achievement of high-school students using machine learning. Psychology, 5(18), 2046. Gutiérrez Villaverde, H., Linares Barbero, M., Agüero Correa, A., & Pérez Nuñez, J. (2022). Predicción de rendimiento académico de alumnos usando machine learning. Hussain, M., Zhu, W., Zhang, W., Abidi, S. M. R., & Ali, S. (2019). Using machine learning to predict student difficulties from learning session data. Artificial Intelligence Review, 52(1), 381-407. Ingry-Nathaly Salamanca R, Edgar Junior C., (2021), Técnicas de aprendizaje automático aplicadas en los sistemas de predicción. Tecnol.Investig. Academia TIA, ISSN: 2344-8288, 8 (1), pp. 39-53. Bogotá-Colombia Kotsiantis, S. B. (2012). Use of machine learning techniques for educational proposes: a decision support system for forecasting students’ grades. Artificial Intelligence Review, 37(4), 331-344. Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., & Pintelas, P. (2004). Predicting students'performance in distance learning using machine learning techniques. Applied Artificial Intelligence, 18(5), 411-426. L. K. Ávila Palacio, E. Ospino Gutiérrez, and A. J. Páez Reales, “Análisis de resultados de las pruebas saber 11 implementando técnicas de minería de datos.,” Nov. 2021, Accessed: Oct. 28, 2022. [Online]. Available: https://manglar.uninorte.edu.co/handle/10584/9877#page=1 Lakkaraju, H., Aguiar, E., Shan, C., Miller, D., Bhanpuri, N., Ghani, R., & Addison, K. L. (2015, August). A machine learning framework to identify students at risk of adverse academic outcomes. In Proceedings of the 21th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 1909- 1918). Liao, S. N., Zingaro, D., Thai, K., Alvarado, C., Griswold, W. G., & Porter, L. (2019). A robust machine learning technique to predict low-performing students. ACM transactions on computing education (TOCE), 19(3), 1-19. Linares Rosas, S. (2020). Marco teórico para tesis de mejora del error de pronóstico utilizando métodos de Machine Learning orientado al proceso de ventas de una empresa de cosméticos peruana. M.-A. Osorio-Sanabria, F. O. Amaya-Fernández, and M. P. González-Zabala, “Políticas, normas y estrategias que fomentan los datos abiertos en Colombia: un análisis de literatura,” Revista Virtual Universidad Católica del Norte, no. 62, pp. 155–188, Jan. 2021, doi: 10.35575/rvucn.n62a7. Maranto & González (2015). Fuentes de Información. Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo Marcombo. Bacallao Gallestey, J., Parapar de la Riestra, J. M., Roque Gil, M., & Bacallao Guerra, J. (2004). Árboles de regresión y otras opciones metodológicas aplicadas a la predicción del rendimiento académico. Educación Médica Superior, 18(3), 1-1. Ministerio de Educación Nacional (2022). Examen Saber 11: Guía de Orientación. Mirjalili, V., & Raschka, S. (2020). Python machine learning. Morantes-Quintana, G. R., Rincón-Polo, G., & Pérez-Santodomingo, N. A. (2019). Modelo de regresión lineal multiple para estimar concentración de PM1. Revista internacional de contaminación ambiental, 35(1), 179-194. Mosquera, R., Castrillón, O. D., & Parra, L. (2018). Predicción de riesgos psicosociales en docentes de colegios públicos colombianos utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Información tecnológica, 29(4), 267-280. Peláez, I. M. (2016). Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística. Revista Seden, 14, 195-214. Philippou, N., Ajoodha, R., & Jadhav, A. (2020, November). Using machine learning techniques and matric grades to predict the success of f irst year university students. In 2020 2nd international multidisciplinary information technology and engineering conference (IMITEC) (pp. 1-5). IEEE. R. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Facultad Seccional Duitama, X. Caicedo, and A. Hidalgo Troya, Revista de investigación, desarrollo e innovación., vol. 9, no. 2. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, 2019. Accessed: Oct. 30, 2022. [Online]. Available: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6976577 Rastrollo-Guerrero, J. L., Gómez-Pulido, J. A., & Durán-Domínguez, A. (2020). Analyzing and predicting students’ performance by means of machine learning: A review. Applied sciences, 10(3), 1042. Ren, Z., Xin, Y., Ge, J., Zhao, Z., Liu, D., Ho, R. C., & Ho, C. S. (2021). Psychological impact of COVID-19 on college students after school reopening: a cross-sectional study based on machine learning. Frontiers in Psychology, 12, 641806. Rodríguez, D. F. M. (2016). Algunos factores que influyen en los resultados de las pruebas estandarizadas y censales. Boletín Redipe, 5(3), 136-145. Rojas E.M. (2020). Machine Learning: análisis de lenguajes de programación y herramientas para desarrollo. Sánchez, A y Otero, A. (2012). Educación y Reproducción de la Desigualdad en Colombia. En: Reportes del Emisor, S.Vol., No. 154, Marzo, 2012 Sandoval Serrano, L. J. (2018). Algoritmos de aprendizaje automático para análisis y predicción de datos. Revista Tecnológica; no. 11. Sandra, L., Lumbangaol, F., & Matsuo, T. (2021). Machine learning algorithm to predict student’s performance: a systematic literature review. TEM Journal, 10(4), 1919-1927. Santos, V. D., Verspoor, M., & Nerbonne, J. (2012). Identifying important factors in essay grading using machine learning. International experiences in language testing and assessment—Selected papers in memory of Pavlos Pavlou, 295-309. Sara, N. B., Halland, R., Igel, C., & Alstrup, S. (2015). High-school dropout prediction using machine learning: A Danish large-scale study. In ESANN 2015 proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence (pp. 319-24). Schiattino Lemus, I., & Silva Zamora, C. (2008). Árboles de clasificación y regresión: modelos CART. Cienc. Trab, 161-166. Sepúlveda, J. F. D., & Morales, J. C. C. (2013). Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal. Comunicaciones en Estadística, 6(2), 175- 195. Sugiyanto, S. (2021). Predict high school students' f inal grades using basic machine learning. Journal of Applied Data Sciences, 2(1), 26-39. Viera, Á. F. G. (2017). Técnicas de aprendizaje de máquina utilizadas para la minería de texto. Investigación bibliotecológica, 31(71), 103-126. Von MATLAB, F. (2012). Was ist MATLAB? Wijaya, M. C. (2021). Automatic Short Answer Grading System in Indonesian Language Using BERT Machine Learning. Rev. d'Intelligence Artif., 35(6), 503- 509. Zamorano Ruiz, J. (2018). Comparativa y análisis de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del tipo predominante de cubierta arbórea.
dc.rights.none.fl_str_mv	Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.none.fl_str_mv	Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv	https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
rights_invalid_str_mv	Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022 http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.extent.none.fl_str_mv	108 páginas
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv	application/pdf
dc.coverage.city.none.fl_str_mv	Bogotá
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv	Facultad de Ingenierías
dc.publisher.place.none.fl_str_mv	Bogotá
dc.publisher.program.none.fl_str_mv	Ingeniería de Sistemas y Computación
institution	Universidad Católica de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv	https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/7463099f-9b5b-466f-a19d-e5ec7bc2ff6c/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/30a97d65-e0b9-4999-9672-bd3908b426e4/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/daa90be3-4595-4be7-a07e-fd287def700b/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/7e1682ba-ad70-4625-b7fe-5a1ca332e3e4/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/09129ebb-67f4-4d80-af81-a135ce6a60f1/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/14fe2b51-77f2-4489-a994-09247c086010/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/0f135ca2-b19c-4912-9549-602c566898aa/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/79de335a-a4bd-44c3-b90f-3e84b99a1f59/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/ae92f84d-f1c6-47c6-a9b2-098ce286a47a/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/6d352822-4372-4c20-9dc3-1a7c8480243d/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/dc12b2a3-e98f-4c2b-8bb7-c650db531a61/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/98834493-ea77-47de-b35c-fdccf6f30287/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a3c6b442-ed7a-426b-93da-fd24330eae71/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	bd5207ae3185c691cea6b810d80006f5 1b7cb6de25c4f2d62dfb267e05d3cf79 cde8e1e6ef085a118634f756598b7378 ed9eae4da8f746f1ae56280fce2366a6 73a5432e0b76442b22b026844140d683 c844a8f0a48efc46cf3c56dc4e345756 b75cd5ddd2a8ca10d9d184f3d987b493 85d677c56eed2330fa8cb126e38982f3 169f1ead740cb6d737a638a2da4a1d81 2c598372bf846657a5c8790afabf3089 1e38217f4f1bffeaa530aad1a94bb264 f616ef578b3b5f63ce24bdb1de9087c6 377c141db1f5c4b72d08d35e13160c70
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC
repository.mail.fl_str_mv	bdigital@metabiblioteca.com
_version_	1808402675696402432
spelling	González-González, Cesar Orlandof2642d24-21ff-4526-ab63-4d5cc27fa7fb-1Neita-Sánchez, Andrés Gilberto761b150e-8738-4ba7-a78e-5fab7fec47d8-1Mora-Giraldo, José Daniel0f3bfdd8-3996-49ee-9fdf-c3dd2be91f60-1Bogotá2023-04-15T16:25:18Z2023-04-15T16:25:18Z2022Trabajo de investigaciónLa investigación tomó como insumo los resultados de las últimas pruebas Saber 11 realizadas desde el año 2010 hasta el año 2021 por los estudiantes de la institución no oficial Instituto San Ricardo Pampurí, a modo de predecir el resultado global del año 2023 por medio de Machine Learning a partir de dos modelos predictivos supervisados, el primero, modelo de regresión lineal múltiple; y el segundo, modelo de árbol de regresión. (Tomado de la fuente).PregradoIngeniero de Sistemas y ComputaciónINTRODUCCIÓN 1. JUSTIFICACIÓN 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 3. OBJETIVOS 4. MARCO CONCEPTUAL 5. MARCO TEÓRICO 6. ESTADO DEL ARTE 7. METODOLOGÍA 8. CAPÍTULO I 9. CAPÍTULO II 10. CAPÍTULO III 11. ANÁLISIS DE RESULTADOS 12. CONCLUSIONES 13. TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA ANEXOS108 páginasapplication/pdfNeita-Sánchez, A. G. & Mora-Giraldo, J. D. (2022). Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia.https://hdl.handle.net/10983/30242spaFacultad de IngenieríasBogotáIngeniería de Sistemas y Computación“FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y EMPRESARIALES CARRERA DE NEGOCIOS INTERNACIONALES.” “manual_nuevas_tecnologias_tm”. “Modelo de datos para la detección y predicción de pasatiempos y afinidades académicas_V5”.Aguiar, E., Lakkaraju, H., Bhanpuri, N., Miller, D., Yuhas, B., & Addison, K. L. (2015, March). Who, when, and why: A machine learning approach to prioritizing students at risk of not graduating high school on time. In Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge (pp. 93-102).AlQuraishi, M. (2021). Machine learning in protein structure prediction. Current opinion in chemical biology, 65, 1-8.Ardila, J. C. H., & Peña, C. C. R. (2022). Implementación de un prototipo para la detección de rostros utilizando el lenguaje de programación Python: Prototype for face detection using the Python programming language. Tecnología Investigación y Academia, 10(1), 200-210.Artacho Gómez, C. (2021). Desarrollo y aplicación de técnicas de Machine Learning para la predicción de contagios por Covid-19.Avecillas, D. X. A., & Lozano, C. P. P. (2016). Medición de la confiabilidad del aprendizaje del programa RStudio Mediante Alfa de Cronbach. Revista Politécnica, 37(1), 68-68.Berens, J., Schneider, K., Görtz, S., Oster, S., & Burghoff, J. (2018). Early detection of students at risk–predicting student dropouts using administrative student data and machine learning methods. Available at SSRN 3275433.Challenger-Pérez, I., Díaz-Ricardo, Y., & Becerra-García, R. A. (2014). El lenguaje de programación Python. Ciencias Holguín, 20(2), 1-13.Chauhan, R. K., Saharan, R., Singh, S., & Sharma, P. (2020). Automated content grading using machine learningChung, J. Y., & Lee, S. (2019). Dropout early warning systems for high school students using machine learning. Children and Youth Services Review, 96, 346- 353.Costa-Mendes, R., Cruz-Jesus, F., Oliveira, T., & Castelli, M. (2021). Machine learning bias in predicting high school grades. Emerging Science Journal, 5(5), 576-597.Costa-Mendes, R., Oliveira, T., Castelli, M., & Cruz-Jesus, F. (2021). A machine learning approximation of the 2015 Portuguese high school student grades: A hybrid approach. Education and Information Technologies, 26(2), 1527-1547.Dick, S. (2019). Artificial intelligence.E. Cano Rodriguez, I. Soto, H. Alexander, and R. Garcia, “Práctica Pedagógica Mediada por TIC para Mejorar el Proceso Lector en inglés,” 2018.Esteban Nieto, N. (2018). Tipos de investigación.F. de Mecánica. (2022). Detección de fallos en mantenimiento predictivo utilizando el método de aprendizaje de máquina random forest.G. Cano et al., “PREDICTIVE MAINTENANCE USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES.”Galhardi, L. B., & Brancher, J. D. (2018). Machine learning approach for automatic short answer grading: A systematic review. In Ibero-american conference on artificial intelligence (pp. 380-391). Springer, Cham.Gallego Alcaide, D. (2018). SocialTracker: Herramienta Api (Bachelor's thesis, Universitat Politècnica de Catalunya).Golino, H. F., Gomes, C. M. A., & Andrade, D. (2014). Predicting academic achievement of high-school students using machine learning. Psychology, 5(18), 2046.Gutiérrez Villaverde, H., Linares Barbero, M., Agüero Correa, A., & Pérez Nuñez, J. (2022). Predicción de rendimiento académico de alumnos usando machine learning.Hussain, M., Zhu, W., Zhang, W., Abidi, S. M. R., & Ali, S. (2019). Using machine learning to predict student difficulties from learning session data. Artificial Intelligence Review, 52(1), 381-407.Ingry-Nathaly Salamanca R, Edgar Junior C., (2021), Técnicas de aprendizaje automático aplicadas en los sistemas de predicción. Tecnol.Investig. Academia TIA, ISSN: 2344-8288, 8 (1), pp. 39-53. Bogotá-ColombiaKotsiantis, S. B. (2012). Use of machine learning techniques for educational proposes: a decision support system for forecasting students’ grades. Artificial Intelligence Review, 37(4), 331-344.Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., & Pintelas, P. (2004). Predicting students'performance in distance learning using machine learning techniques. Applied Artificial Intelligence, 18(5), 411-426.L. K. Ávila Palacio, E. Ospino Gutiérrez, and A. J. Páez Reales, “Análisis de resultados de las pruebas saber 11 implementando técnicas de minería de datos.,” Nov. 2021, Accessed: Oct. 28, 2022. [Online]. Available: https://manglar.uninorte.edu.co/handle/10584/9877#page=1Lakkaraju, H., Aguiar, E., Shan, C., Miller, D., Bhanpuri, N., Ghani, R., & Addison, K. L. (2015, August). A machine learning framework to identify students at risk of adverse academic outcomes. In Proceedings of the 21th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 1909- 1918).Liao, S. N., Zingaro, D., Thai, K., Alvarado, C., Griswold, W. G., & Porter, L. (2019). A robust machine learning technique to predict low-performing students. ACM transactions on computing education (TOCE), 19(3), 1-19.Linares Rosas, S. (2020). Marco teórico para tesis de mejora del error de pronóstico utilizando métodos de Machine Learning orientado al proceso de ventas de una empresa de cosméticos peruana.M.-A. Osorio-Sanabria, F. O. Amaya-Fernández, and M. P. González-Zabala, “Políticas, normas y estrategias que fomentan los datos abiertos en Colombia: un análisis de literatura,” Revista Virtual Universidad Católica del Norte, no. 62, pp. 155–188, Jan. 2021, doi: 10.35575/rvucn.n62a7.Maranto & González (2015). Fuentes de Información. Universidad Autónoma del Estado de HidalgoMarcombo. Bacallao Gallestey, J., Parapar de la Riestra, J. M., Roque Gil, M., & Bacallao Guerra, J. (2004). Árboles de regresión y otras opciones metodológicas aplicadas a la predicción del rendimiento académico. Educación Médica Superior, 18(3), 1-1.Ministerio de Educación Nacional (2022). Examen Saber 11: Guía de Orientación.Mirjalili, V., & Raschka, S. (2020). Python machine learning.Morantes-Quintana, G. R., Rincón-Polo, G., & Pérez-Santodomingo, N. A. (2019). Modelo de regresión lineal multiple para estimar concentración de PM1. Revista internacional de contaminación ambiental, 35(1), 179-194.Mosquera, R., Castrillón, O. D., & Parra, L. (2018). Predicción de riesgos psicosociales en docentes de colegios públicos colombianos utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. Información tecnológica, 29(4), 267-280.Peláez, I. M. (2016). Modelos de regresión: lineal simple y regresión logística. Revista Seden, 14, 195-214.Philippou, N., Ajoodha, R., & Jadhav, A. (2020, November). Using machine learning techniques and matric grades to predict the success of f irst year university students. In 2020 2nd international multidisciplinary information technology and engineering conference (IMITEC) (pp. 1-5). IEEE.R. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Facultad Seccional Duitama, X. Caicedo, and A. Hidalgo Troya, Revista de investigación, desarrollo e innovación., vol. 9, no. 2. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, 2019. Accessed: Oct. 30, 2022. [Online]. Available: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6976577Rastrollo-Guerrero, J. L., Gómez-Pulido, J. A., & Durán-Domínguez, A. (2020). Analyzing and predicting students’ performance by means of machine learning: A review. Applied sciences, 10(3), 1042.Ren, Z., Xin, Y., Ge, J., Zhao, Z., Liu, D., Ho, R. C., & Ho, C. S. (2021). Psychological impact of COVID-19 on college students after school reopening: a cross-sectional study based on machine learning. Frontiers in Psychology, 12, 641806.Rodríguez, D. F. M. (2016). Algunos factores que influyen en los resultados de las pruebas estandarizadas y censales. Boletín Redipe, 5(3), 136-145.Rojas E.M. (2020). Machine Learning: análisis de lenguajes de programación y herramientas para desarrollo.Sánchez, A y Otero, A. (2012). Educación y Reproducción de la Desigualdad en Colombia. En: Reportes del Emisor, S.Vol., No. 154, Marzo, 2012Sandoval Serrano, L. J. (2018). Algoritmos de aprendizaje automático para análisis y predicción de datos. Revista Tecnológica; no. 11.Sandra, L., Lumbangaol, F., & Matsuo, T. (2021). Machine learning algorithm to predict student’s performance: a systematic literature review. TEM Journal, 10(4), 1919-1927.Santos, V. D., Verspoor, M., & Nerbonne, J. (2012). Identifying important factors in essay grading using machine learning. International experiences in language testing and assessment—Selected papers in memory of Pavlos Pavlou, 295-309.Sara, N. B., Halland, R., Igel, C., & Alstrup, S. (2015). High-school dropout prediction using machine learning: A Danish large-scale study. In ESANN 2015 proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence (pp. 319-24).Schiattino Lemus, I., & Silva Zamora, C. (2008). Árboles de clasificación y regresión: modelos CART. Cienc. Trab, 161-166.Sepúlveda, J. F. D., & Morales, J. C. C. (2013). Comparación entre árboles de regresión CART y regresión lineal. Comunicaciones en Estadística, 6(2), 175- 195.Sugiyanto, S. (2021). Predict high school students' f inal grades using basic machine learning. Journal of Applied Data Sciences, 2(1), 26-39.Viera, Á. F. G. (2017). Técnicas de aprendizaje de máquina utilizadas para la minería de texto. Investigación bibliotecológica, 31(71), 103-126.Von MATLAB, F. (2012). Was ist MATLAB?Wijaya, M. C. (2021). Automatic Short Answer Grading System in Indonesian Language Using BERT Machine Learning. Rev. d'Intelligence Artif., 35(6), 503- 509.Zamorano Ruiz, J. (2018). Comparativa y análisis de algoritmos de aprendizaje automático para la predicción del tipo predominante de cubierta arbórea.Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/PRUEBAS DE CONOCIMIENTOS- PREDICCIÓNANÁLISIS DE REGRESIÓNMEDICIONES Y PRUEBAS EDUCATIVAS- PREDICCIONES- BOGOTÁ (COLOMBIA)APRENDIZAJE SUPERVISADO (APRENDIZAJE AUTOMÁTICO)ALGORITMOSESCUELAS SECUNDARIAS- EXÁMENES- BOGOTÁ (COLOMBIA)620 - Ingeniería y operaciones afinesMachine learningSaber 11Aprendizaje en machine learningÁrbol de regresiónÁrbol de regresión lineal múltipleEntrenamientoEvaluación en machine learningInteligencia artificialPythonCaracterizaciónUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo PampuríTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublicationORIGINALUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí.pdfUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí.pdfapplication/pdf2021429https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/7463099f-9b5b-466f-a19d-e5ec7bc2ff6c/downloadbd5207ae3185c691cea6b810d80006f5MD51Resumen Analítico en Educación - RAE.pdfResumen Analítico en Educación - RAE.pdfapplication/pdf188754https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/30a97d65-e0b9-4999-9672-bd3908b426e4/download1b7cb6de25c4f2d62dfb267e05d3cf79MD52F-006-GB-008_IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO_VS_05.pdfF-006-GB-008_IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO_VS_05.pdfapplication/pdf236481https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/daa90be3-4595-4be7-a07e-fd287def700b/downloadcde8e1e6ef085a118634f756598b7378MD53F-004-GB-008_CESIÓN_DE_DERECHOS_VS_04.pdfF-004-GB-008_CESIÓN_DE_DERECHOS_VS_04.pdfapplication/pdf228886https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/7e1682ba-ad70-4625-b7fe-5a1ca332e3e4/downloaded9eae4da8f746f1ae56280fce2366a6MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/09129ebb-67f4-4d80-af81-a135ce6a60f1/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD55TEXTUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí.pdf.txtUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí.pdf.txtExtracted texttext/plain101866https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/14fe2b51-77f2-4489-a994-09247c086010/downloadc844a8f0a48efc46cf3c56dc4e345756MD56Resumen Analítico en Educación - RAE.pdf.txtResumen Analítico en Educación - RAE.pdf.txtExtracted texttext/plain14864https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/0f135ca2-b19c-4912-9549-602c566898aa/downloadb75cd5ddd2a8ca10d9d184f3d987b493MD58F-006-GB-008_IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO_VS_05.pdf.txtF-006-GB-008_IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO_VS_05.pdf.txtExtracted texttext/plain1792https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/79de335a-a4bd-44c3-b90f-3e84b99a1f59/download85d677c56eed2330fa8cb126e38982f3MD510F-004-GB-008_CESIÓN_DE_DERECHOS_VS_04.pdf.txtF-004-GB-008_CESIÓN_DE_DERECHOS_VS_04.pdf.txtExtracted texttext/plain11589https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/ae92f84d-f1c6-47c6-a9b2-098ce286a47a/download169f1ead740cb6d737a638a2da4a1d81MD512THUMBNAILUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí.pdf.jpgUso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7237https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/6d352822-4372-4c20-9dc3-1a7c8480243d/download2c598372bf846657a5c8790afabf3089MD57Resumen Analítico en Educación - RAE.pdf.jpgResumen Analítico en Educación - RAE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11782https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/dc12b2a3-e98f-4c2b-8bb7-c650db531a61/download1e38217f4f1bffeaa530aad1a94bb264MD59F-006-GB-008_IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO_VS_05.pdf.jpgF-006-GB-008_IDENTIFICACIÓN_TRABAJO_TESIS_DE_GRADO_VS_05.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg17442https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/98834493-ea77-47de-b35c-fdccf6f30287/downloadf616ef578b3b5f63ce24bdb1de9087c6MD511F-004-GB-008_CESIÓN_DE_DERECHOS_VS_04.pdf.jpgF-004-GB-008_CESIÓN_DE_DERECHOS_VS_04.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16271https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a3c6b442-ed7a-426b-93da-fd24330eae71/download377c141db1f5c4b72d08d35e13160c70MD51310983/30242oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/302422023-04-16 03:01:53.218https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaCbdigital@metabiblioteca.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

Uso de machine learning para la predicción de resultados de las pruebas saber 11 en el Instituto San Ricardo Pampurí

Publicaciones similares