Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil

Carrillo Bastidas, Gladys Eliana

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Tesis de Maestría en Ciencias de la Computación
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dc.contributor.advisor	Ochoa Chehab, Xavier, Director
dc.contributor.author	Carrillo Bastidas, Gladys Eliana
dc.creator	Espol
dc.date.accessioned	2018-11-09T20:16:48Z
dc.date.available	2018-11-09T20:16:48Z
dc.date.issued	2018
dc.identifier.citation	Carrillo, G. (2018). Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil. [Tesis de maestría]. Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil.
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/45444
dc.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.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	53
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Espol
dc.rights	openAccess
dc.subject	PREDICCIONES
dc.subject	REDES NEURONALES
dc.subject	MINERIA DE DATOS EDUCATIVOS
dc.subject	REGRESION LOGISTICA
dc.subject	RENDIMIENTO ESTUDIANTIL
dc.title	Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil
dc.type	masterThesis
dc.identifier.codigoespol	D-CD108615
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Magister en Ciencias de la Computación