Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN (Record no. 202945)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02865cab a2200289 ab4500
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250207095930.0
008 - ELEMENTOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 991125c2018 mx fr p o 000 0 spa d
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema UPN01000230850
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-MxUPN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-MxUPN
Normas de descripción aacr2
049 ## - COLECCIÓN
Colección ART-E
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Rico Páez, Andrés
Enlace - aricop.ipn@gmail.com
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Sánchez Guzmán, Daniel
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN
506 0# - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO
Limitaciones de acceso Acceso abierto
520 3# - NOTA DE RESUMEN, ETC.
Sumario, etc. La minería de datos educativa permite extraer conocimiento útil y comprensible a partir de datos académicos para la solución de problemas acerca de diversos procesos de enseñanza y de aprendizaje. Una de las aplicaciones más populares de la minería de datos educativa es la predicción del rendimiento académico. El principal objetivo de este trabajo fue diseñar y automatizar un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Para la construcción del modelo, se analizaron las calificaciones de actividades académicas y la calificación final de 94 estudiantes inscritos en una carrera de ingeniería perteneciente al IPN. Este modelo se aplicó a 86 estudiantes para predecir su rendimiento académico. Posteriormente, se compararon estas predicciones con los resultados reales obtenidos por los estudiantes al final del curso. Se obtuvieron exactitudes de las predicciones de la aprobación del curso de hasta 73%, únicamente con cinco atributos correspondientes a las calificaciones de las actividades académicas iniciales del mismo. Además, se construyó una plataforma que facilita la implementación del modelo para predecir automáticamente el desempeño académico de nuevos estudiantes. También se identificaron las principales actividades académicas que influyen en el desempeño académico a través del valor de las probabilidades del modelo. En particular, los resultados muestran que las actividades 3, 4 y 5 fueron las que influyeron de manera más significativa en la predicción de aprobación de los estudiantes que participaron en este estudio. El desarrollo de este tipo de modelos permite a las instituciones educativas predecir el rendimiento académico de sus estudiantes e identificar los principales factores que influyen en él. RIDE
650 #4 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Rendimiento académico
9 (RLIN) 3961
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado Predicción
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado Modelos estadísticos
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado Minería de datos
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado Algoritmos
773 ## - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN
Parte(s) relacionada(s) Vol. 8, no. 16 (2018), p. 1-21
Título RIDE: revista iberoamericana para la investigación y el desarrollo educativo
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2007-7467
856 4# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/340/1602">http://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/340/1602</a>
856 4# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.340">https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.340</a>
902 ## - ELEMENTOS DE DATOS B LOCAL, LDB (RLIN)
Creó Leonor Sotres/070225
905 ## - TIPO DE MATERIAL
Tipo de material Articulo
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Artículo Electrónico
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado No para préstamo Código de colección Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Total de préstamos Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
        Acceso abierto Bib. Gregorio Torres Quintero Bib. Gregorio Torres Quintero En línea 07/02/2025   07/02/2025 http://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/340/1602 07/02/2025 Artículo Electrónico