Construcción e implementación de un modelo para predecir el rendimiento académico de estudiantes universitarios mediante el algoritmo Naïve Bayes
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1 décembre 2019
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Scholastic achievement School achievement Scholastic success Achievement, Academic Student achievement Educational achievement Academic underachievement Underachievement, Academic Estudiantes--Rendimiento Éxito académico Rendimiento educativo Rendimiento escolarCiter ce document
Andrés Rico Páez et al., « Construcción e implementación de un modelo para predecir el rendimiento académico de estudiantes universitarios mediante el algoritmo Naïve Bayes », Diálogos sobre educación. Temas actuales en investigación educativa, ID : 10670/1.4clltk
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Résumé
Resumen Una de las aplicaciones más utilizadas de la minería educativa de datos es la predicción del rendimiento académico. El objetivo de este trabajo es presentar la construcción, evaluación y aplicación de un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes universitarios por medio de la técnica de minería de datos conocida como algoritmo Naïve Bayes. En este trabajo se recabaron datos de 122 estudiantes como entrenamiento para el algoritmo y se aplicó el modelo para predecir el rendimiento académico de 71 estudiantes. Los resultados muestran que el modelo predictivo, además de obtener predicciones del rendimiento académico, también identifica los factores que más influyen en él. Este tipo de estudios permite a los profesores diseñar estrategias de prevención e identificar estudiantes que son vulnerables a reprobar.