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Sistema de recomendación para el rendimiento de los estudiantes de secundaria, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorAmaya Ríos, Mayelli
dc.contributor.authorSalazar López, Gabriel
dc.contributor.authorMuñoz Arcila, Joany
dc.date.accessioned2024-11-15T21:34:02Z
dc.date.available2024-11-15T21:34:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEste estudio examina un grupo de 2392 alumnos de nivel secundario, que engloba aspectos demográficos, patrones de estudio, implicación de los padres, actividades fuera del currículo y desempeño escolar. El parámetro de interés, GradeClass, categoriza las notas en grupos concretos, ofreciendo un fundamento para la investigación en educación, el modelado predictivo y el análisis estadístico. La meta es identificar elementos que impactan en el desempeño escolar. Esto facilitará la categorización de los alumnos en función de su desempeño y la exploración de vínculos entre factores como el respaldo de los padres, las horas de estudio y la implicación en actividades fuera del currículo. Esta información no solo facilita el análisis del rendimiento individual, sino que también posibilita la creación de tácticas a medida para potenciar el rendimiento de grupos concretos de alumnos. El modelo se analizará empleando indicadores como la exactitud y la matriz de confusión para confirmar la validez de las proyecciones. Con el ajuste y perfeccionamiento del modelo, se espera lograr sugerencias más exactas para intervenciones en educación. Este enfoque tiene como objetivo mejorar la comprensión de los elementos que tienen influencia en el desempeño académico y perfeccionar el respaldo institucional, influyendo de manera positiva en la experiencia educativa.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent23 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5414
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeManizales (Caldas, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectSegmentación de estudiantesspa
dc.subjectToma de decisiones en datosspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembEstudiantes de educación media
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleSistema de recomendación para el rendimiento de los estudiantes de secundaria, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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