Predicción de la ocurrencia de bajo rendimiento académico final de estudiantes de un curso universitario usando técnicas de machine learning

El rendimiento académico como una medida de las capacidades de un alumno que expresa lo que éste ha aprendido a lo largo del proceso formativo [1], y que generalmente es representado a través de las calificaciones que este obtiene. El presente trabajo propone la creación y aplicación de un modelo pr...

Full description

Autores:
Reinoso Castillo, Jaime Alberto
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2080
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2080
Palabra clave:
Inteligencia artificial
Machine learning
Rendimiento académico
Aprendizaje supervisado
Rights
License
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description El rendimiento académico como una medida de las capacidades de un alumno que expresa lo que éste ha aprendido a lo largo del proceso formativo [1], y que generalmente es representado a través de las calificaciones que este obtiene. El presente trabajo propone la creación y aplicación de un modelo predictivo basado en machine learning que permita estimar al inicio del semestre qué estudiantes de un curso tendrán un bajo rendimiento académico, a partir de la información histórica de los estudiantes que tomaron previamente dicho curso. Esta información puede ser muy útil para los docentes, permitiéndoles ajustar adecuadamente sus prácticas didácticas para que estas se alineen a las particularidades de cada curso. Además, el rendimiento académico es reconocido como una de las principales causas de deserción universitaria, particularmente durante los primeros semestres. Esto implica que el desarrollo de este modelo predictivo podría ayudar a influir positivamente en reducir la deserción universitaria, reduciendo las consecuencias en muchos de los actores del sistema, pues los estudiantes pierden tiempo y recursos valiosos, las familias reducen la posibilidad de enviar otros miembros a la universidad, la universidad pierde importantes recursos futuros por el fenómeno de la silla vacía, situación que a su vez eleva los costos universitarios y por tanto vuelve a la universidad menos accesible, y finalmente la sociedad pierde la posibilidad de tener un miembro profesional productivo.
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Además, el rendimiento académico es reconocido como una de las principales causas de deserción universitaria, particularmente durante los primeros semestres. Esto implica que el desarrollo de este modelo predictivo podría ayudar a influir positivamente en reducir la deserción universitaria, reduciendo las consecuencias en muchos de los actores del sistema, pues los estudiantes pierden tiempo y recursos valiosos, las familias reducen la posibilidad de enviar otros miembros a la universidad, la universidad pierde importantes recursos futuros por el fenómeno de la silla vacía, situación que a su vez eleva los costos universitarios y por tanto vuelve a la universidad menos accesible, y finalmente la sociedad pierde la posibilidad de tener un miembro profesional productivo.80 p.application/pdfspaPontificia Universidad Javeriana Calihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_14cbInteligencia artificialMachine learningRendimiento académicoAprendizaje supervisadoPredicción de la ocurrencia de bajo rendimiento académico final de estudiantes de un curso universitario usando técnicas de machine learninghttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttps://purl.org/redcol/resource_type/TMFacultad de Ingeniería y Ciencias. 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