Modelo de analítica predictiva para el éxito estudiantil en cursos de precálculo.
Este trabajo se basa en la creación de un modelo de clasificación basado en técnicas de Machine Learing, en donde se busca generar grupos homogéneos de clasificación de estudiantes en base a su información sociodemográfica, y a los resultados obtenidos en el examen del estado. El propósito es brinda...
- Autores:
-
Vela Aguilera, Santiago Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/74664
- Palabra clave:
- Machine Learning
Clasificador
Grupos homogéneos
Ingeniería
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- openAccess
- License
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Este trabajo se basa en la creación de un modelo de clasificación basado en técnicas de Machine Learing, en donde se busca generar grupos homogéneos de clasificación de estudiantes en base a su información sociodemográfica, y a los resultados obtenidos en el examen del estado. El propósito es brindar un acompañamiento a los estudiantes de primer semestre que miran la materia precálculo por primera vez, este acompañamiento está enfocado en mejorar las habilidades y aptitudes matemáticas de los estudiantes, permitiendo así impulsar el éxito académico de los mismos. El proyecto busca abordar la problemática que hubo en la Universidad de los Andes, entre los años 2018 a 2023, en donde aproximadamente el 37.7% de los estudiantes que se enfrentaron a la materia de precálculo por primera vez no lograron superarla o retirarla. Dicho esto el modelo clasificara en 4 grupos a los estudiantes según sus habilidades matemáticas. |
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Alarcón Suarez Rubén Darío. la educación digital en Colombia en tiempos de covid 19 y su impacto en las organizaciones educativas, (16). Ballesteros-Alfonso, & Gómez-Velasco, &. (2014). Desigualdad de resultados pruebas Saber-11 antes y durante la pandemia covid-19 (2014-2021). https://doi.org/10.11600/rlcsnj.20.3.5189 Blanca Li, Peter Lu, & v-chmccl. (2023, junio 1). Cross-validate model. Recuperado de: Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/es-es/azure/machine-learning/component-reference/cross-validate-model?view=azureml-api-2 Borrero Forero, O. (n.d.). Desigualdad de oportunidades en el sistema de educación pública en Bogotá, Colombia CAOBA - Universidad de los Andes. (Julio 2017). Perfil Alianza Caoba, Reporte técnico. Recuperado de: https://minciencias.gov.co/sites/default/files/upload/convocatoria/anexo_no._1_-_perfil_citizen_data_scientist_caoba.pdf Carlos J. Costa, João Tiago Aparicio. POST-DS: A Methodology to Boost Data Science Cáceres Ismael, (2020). Educación en el escenario actual de pandemia, Utopía y Praxis Latinoamericana, (25),11. Colombia, Factsheets, OECD PISA 2022 results. (n.d.). Retrieved June 2, 2024, from https://www.oecd.org/publication/pisa-2022-results/country-notes/colombia-dd5f34d9/ Construyendo un futuro sostenible: el impacto social de Uniandes. (n.d.). Retrieved June 2, 2024, from https://programas.uniandes.edu.co/blog/impacto-social-universidad-de-los-andes Daysi Karina García Tinisaray,(2015). Construcción de un modelo para determinar el rendimiento académico de los estudiantes basado en learning analytics (análisis del aprendizaje), mediante el uso de técnicas multivariantes. (cap.2) (35) Fernando Muley Vilamu,(2020-2021). Duolingo – optimization of the Spaced Repetition System to improve long-term memorization. Hu, Q., & Rangwala, H. (2020). Towards Fair Educational Data Mining: A Case Study on Detecting At-risk Students. Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación. (n.d.). Clasificación de Colegios. Recuperado de [https://www.icfes.gov.co/resultados]. Ligia, P.: Melo-Becerra, A., Ramos-Forero, J. E., Leonardo, J., Arenas, R., & Zárate-Solano, H. M. (2021). Efecto de la pandemia sobre el sistema educativo: El caso de Colombia. López, Á., Virgüez, A., Silva, C., & Sarmiento, J. (2017). Desigualdad de oportunidades en el sistema de educación pública en Bogotá, Colombia. Lecturas de Economia, 87, 165–190. https://doi.org/10.17533/udea.le.n87a06 Manejo de ajustes razonables y política de momentos difíciles en el 2022 | Uniandes. (n.d.). Retrieved June 3, 2024, from https://decanaturadeestudiantes.uniandes.edu.co/ajustes-razonables-2022 Ministerio de Educación. (2022). Colombia, Potencia Mundial de la vida. Pérez, A. (n.d.). Departamento de Matemáticas, Syllabus Precálculo. 57, 4340. Retrieved June 2, 2024, from http://matematicas.uniandes.edu.cohttps://matematicas.uniandes.edu.co/index.php/cartelera/cursos-sem-actual PISA 2022 Results (Volume I). (2023). https://doi.org/10.1787/53F23881-EN Sen, A. (2000). El desarrollo como libertad. Gaceta Ecológica, (55), 14-20. Universidad de los Andes. (2023). Boletín Estadístico 2023. Bogotá. Recuperado de https://planeacion.uniandes.edu.co/images/BoletinEstadistico/ComplementoEstadistico/Suplemento_Estadistico_2023.pdf Vaish, Nandini (2007). The Future is a startup. Recuperado de https://lumos.heymath.com/assets/2007/Indiatoday_march122007%28article%29.pdf |
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El proyecto busca abordar la problemática que hubo en la Universidad de los Andes, entre los años 2018 a 2023, en donde aproximadamente el 37.7% de los estudiantes que se enfrentaron a la materia de precálculo por primera vez no lograron superarla o retirarla. Dicho esto el modelo clasificara en 4 grupos a los estudiantes según sus habilidades matemáticas.Pregrado57 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo de analítica predictiva para el éxito estudiantil en cursos de precálculo.Trabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMachine LearningClasificadorGrupos homogéneosIngenieríaAlarcón Suarez Rubén Darío. la educación digital en Colombia en tiempos de covid 19 y su impacto en las organizaciones educativas, (16).Ballesteros-Alfonso, & Gómez-Velasco, &. (2014). 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