Please use this identifier to cite or link to this item:
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/45444
Title: | Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil |
Authors: | Ochoa Chehab, Xavier, Director Carrillo Bastidas, Gladys Eliana |
Keywords: | PREDICCIONES REDES NEURONALES MINERIA DE DATOS EDUCATIVOS REGRESION LOGISTICA RENDIMIENTO ESTUDIANTIL |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | Espol |
Citation: | Carrillo, G. (2018). Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil. [Tesis de maestría]. Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil. |
Description: | Trabajo de tesis en el que se evalúa el rendimiento de las técnicas de minería de datos: regresión logística, máquina de soporte vectorial, red neuronal profunda y regresión logística para la predicción de rendimiento estudiantil utilizando solo la información académica de los estudiantes. los modelos de predicción propuestos buscan predecir la aprobación de la materia y su nota promedio final. dos conjuntos de variables se utilizan en los modelos, el primero consiste en las notas promedio finales de las materias de semestres anteriores y el otro conjunto de variables combina aspectos relacionados al semestre, a la materia y al rendimiento académico del estudiante obtenido a través de sus calificaciones. |
URI: | http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/45444 |
Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Ciencias de la Computación |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
D-CD108615.pdf | 888.55 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.