Técnicas de aprendizaje automático para predecir el desempeño de los estudiantes de nivel básico en pruebas estandarizadas

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorContreras González, Meliza
dc.contributorContreras Juárez, Roberto
dc.contributor.advisorContreras González, Meliza; 0000-0003-3375-4493
dc.contributor.advisorContreras Juárez, Roberto; 0000-0002-3271-6754
dc.contributor.authorSánchez González, Mario
dc.creatorSánchez González, Mario; 0009-0002-4251-167X
dc.date.accessioned2026-05-13T17:56:55Z
dc.date.available2026-05-13T17:56:55Z
dc.date.issued2025-11
dc.description.abstract"La investigación realizada en este trabajo de tesis está enfocada en el estudio de diferentes modelos de minería de datos y aprendizaje automático aplicados a la predicción 9 del desempeño de estudiantes que buscan ingresar a una educación de nivel medio superior, así como observar el impacto que pueden tener aspectos socioeconómicos en el resultado obtenido por dichos estudiantes, los cuales van más allá del ambiente académico. A través de este trabajo de tesis se exploraron los parámetros que formaron parte del desempeño de una población estudiantil para su ingreso a una educación de nivel mediosuperior, si bien la mayoría de los trabajos que suelen explorar este tipo de situaciones suelen enfocarse en los aspectos académicos, en esta ocasión hemos considerado aspecto extraacadémicos que forman parte de la vida de estos estudiantes y que pueden afectar no solo su desempeño en la búsqueda de una mejor educación, sino en la búsqueda de un mejor futuro".
dc.folio20251110131422-4623-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/32329
dc.language.isospa
dc.matricula.creator223470505
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccTeoría y práctica de la educación--Administración y organización escolar--Gestión y disciplina escolar--Pruebas, mediciones, evaluaciones y exámenes educativos--Temas especiales--Tecnología en la evaluación--Procesamiento de datos
dc.subject.lccCiencia (general)--Cibernética--Sistemas autoorganizados--Aprendizaje automático
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de calculo--Ciencias de la computación--Otros temas--Minería de datos
dc.subject.lccPruebas y mediciones educativas--Evaluación
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ciencias de la Computación
dc.titleTécnicas de aprendizaje automático para predecir el desempeño de los estudiantes de nivel básico en pruebas estandarizadas
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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