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Angie Paola
Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
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1048501Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientashttps://www.gandhi.com.mx/machine-learning-aplicado-al-rendimiento-academico-en-educacion-superior-factores-variables-y-herramientas/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/173942/0421af20-5395-4ce5-95af-f8fddff054e8.jpg?v=638333688406970000179179MXNUniversidad Distrital Francisco José de CaldasInStock/Ebooks/<p>"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."</p>...1044062Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas179179https://www.gandhi.com.mx/machine-learning-aplicado-al-rendimiento-academico-en-educacion-superior-factores-variables-y-herramientas/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/173942/0421af20-5395-4ce5-95af-f8fddff054e8.jpg?v=638333688406970000InStockMXN99999DIEbook20239789587875188_W3siaWQiOiI2ZmVhZGE2ZC1mODM0LTQzMGItOTNmYi1hOGVjMThlMzRjZjQiLCJsaXN0UHJpY2UiOjE3OSwiZGlzY291bnQiOjAsInNlbGxpbmdQcmljZSI6MTc5LCJpbmNsdWRlc1RheCI6dHJ1ZSwicHJpY2VUeXBlIjoiV2hvbGVzYWxlIiwiY3VycmVuY3kiOiJNWE4iLCJmcm9tIjoiMjAyNC0wNC0xM1QwNjowMDowMFoiLCJyZWdpb24iOiJNWCIsImlzUHJlb3JkZXIiOmZhbHNlfV0=9789587875188_<p>"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."</p>...9789587875188_Universidad Distrital Francisco José de Caldaslibro_electonico_265f3a37-b9f4-3ce2-8795-0639088f2a0a_9789587875188;9789587875188_9789587875188Angie PaolaEspañolMéxicohttps://getbook.kobo.com/koboid-prod-public/bookwire_spain2-epub-9a7a0538-8307-4ab5-ad47-c47d5b4db1db.epub2023-04-11T00:00:00+00:00Universidad Distrital Francisco José de Caldas