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Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas.

Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas.

Par Contreras, Leonardo Emiro, Tarazona Bermúdez, Giovanny Mauricio, Alemán Cardona, Angie Paola

Publié par Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Editorial UD

Spanish 2023 ISBN 9789587875188
eBook
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À propos de ce livre

Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.

Disponibilité

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Audience
adults
Langue
Spanish
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Questions fréquentes

Dans quels formats Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas. est-il disponible ?
Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas. est disponible en eBook dans 29 librairies en ligne.
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