Predicción del rendimiento académico de los estudiantes de nuevo ingreso de computación usando minería de datos
Date
2024-10
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"Las predicciones del rendimiento académico analizan varios factores como hábitos de estudio, circunstancias personales entre otros que pueden influir en el éxito académico de un estudiante. Usando datos históricos y patrones de comportamiento se pueden identificar áreas de mejora. Como es sabido, el ingreso de nuevos estudiantes a la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla está limitado por la infraestructura física y académica, lo que lleva a la institución a tener que aplicar un instrumento de selección de aspirantes. Hasta el día de hoy, este instrumento de selección solo ha sido utilizado para determinar que estudiante ingresa y quién no. El objetivo general es aplicar técnicas y métodos de minería de datos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de nuevo ingreso de la Facultad de Ciencias de la Computación a partir de los puntajes obtenidos en cada área que conforman el examen de admisión. Obtener estas predicciones con los estudiantes de nuevo ingreso podrían ser utilizadas ello mismos como una razón o advertencia para empezar a mejorar, además de prever el resultado de su sesión actual y dar un enfoque extra a los que tienen más probabilidades de fracasar y rediseñar o mejorar los cursos".
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