CARMONA JÁQUEZ, JESÚS RAMÓN (2022) PREDICCIÓN DE DESEMPEÑO ACADÉMICO POR MEDIO DE REDES NEURONALES. Maestría thesis, UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA.
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Resumen
El aprendizaje computacional es un área de la inteligencia artificial bastante utilizada en la actualidad, su funcionamiento básico permite a un sistema ”aprender” por medio de datos en lugar de utilizar programación explícita. Su influencia va más allá de estudios relacionados a problemas en computación e internet, impactando en áreas como la educación, ciencia de materiales, biología computacional, salud, finanzas, entre otras. El implementar redes neuronales a bases de datos provenientes de instituciones educativas es un área que se ha desarrollado desde hace algunos años. En este trabajo se aplicaron técnicas de aprendizaje computacional y redes neuronales con el propósito de entrenar un modelo de red neuronal que sea capaz de predecir el estatus académico de los estudiantes de la Universidad Autónoma de Chihuahua en base a descriptores académicos y socio económicos. A través de 9 modelos distintos, especializados en diferentes puntos de la vida académica de los estudiantes, logramos alcanzar precisiones superiores al 90%, lo que se traduce en una potencial mejoría en los programas de seguimiento interno de la universidad.
| Tipo de Documento: | Tesis (Maestría) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Redes neuronales, predicción de desempeño, desempeño académico, georreferenciación. |
| Clasificación temática: | T Technology > T Technology (General) |
| Usuario Remitente: | Admin Repositorio Posgrado |
| Depositado: | 29 Ago 2022 20:04 |
| Ultima Modificación: | 29 Ago 2022 20:04 |
| URI: | http://repositorio.uach.mx/id/eprint/503 |
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