Una revisión sobre la predicción del rendimiento académico mediante métodos de ensamble.

El presente artículo es producto de la investigación “Métodos de ensamble para estimar el rendimiento académico de estudiantes de educación superior”, desarrollado en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas en el año 2021 y se centra en la revisión de trabajos de investigación desarrollados en los últimos cinco años relacionados a la predicción del rendimiento académico utilizando algoritmos de ensamble.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30266
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/30266
• Palabra clave: EDM; Educational data mining; Machine learning; Rendimiento académico; Métodos de ensamble; Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicas; Rendimiento académico - Colombia; Rendimiento académico - Predicciones; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Algoritmos (Computadores); Motivación en la educación; EDM; Educational data mining; Machine learning; Academic performance; Ensemble methods
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional