Estudio comparativo de técnicas de analítica del aprendizaje para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de educación superior

La deserción escolar involucra diversos factores, entre ellos, el compromiso del estudiante, a través del cual se puede predecir su éxito en la escuela. Ese compromiso tiene varios componentes, tales como conductual, emocional y cognitivo. La motivación y el compromiso están fuertemente relacionadas...

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Main Authors:	ELIZABETH ACOSTA GONZAGA, ALDO RAMIREZ ARELLANO
格式:	Artículo
語言:	Español[ 65]
出版:	2021
主題:	compromiso del estudiante motivación del estudiante desempeño académico analítica del aprendizaje HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA [4]
在線閱讀:	http://riuat.uat.edu.mx/handle/123456789/2228
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spelling	riuat-123456789-22282021-03-17T16:29:12Z Estudio comparativo de técnicas de analítica del aprendizaje para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de educación superior ELIZABETH ACOSTA GONZAGA ALDO RAMIREZ ARELLANO compromiso del estudiante motivación del estudiante desempeño académico analítica del aprendizaje HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA [4] La deserción escolar involucra diversos factores, entre ellos, el compromiso del estudiante, a través del cual se puede predecir su éxito en la escuela. Ese compromiso tiene varios componentes, tales como conductual, emocional y cognitivo. La motivación y el compromiso están fuertemente relacionadas, ya que la primera es un precursor del compromiso. El objetivo de este estudio fue comparar la eficacia de la regresión lineal contra dos técnicas de minería de datos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en la educación superior. Se hizo un estudio transversal explicativo en el que se encuestó a 222 estudiantes universitarios de una institución pública de la Ciudad de México. Se realizó un análisis de regresión lineal jerárquico (RL) y de técnicas de analítica del aprendizaje, como redes neuronales (RN) y máquinas de vector soporte (SVM). Para evaluar la exactitud de las técnicas de analítica del aprendizaje se realizó un análisis de varianza (ANOVA). Se compararon las técnicas de analítica del aprendizaje y de regresión lineal usando la validación cruzada. Los resultados mostraron que el compromiso conductual y la autoeficacia tuvieron efectos positivos en el desempeño del estudiante, mientras que la pasividad mostró un efecto negativo. Asimismo, las técnicas de RL y de SVM pronosticaron igualmente el desempeño académico de los estudiantes. La RL tuvo la ventaja de producir un modelo simple y de fácil interpretación. Por el contrario, la técnica de SVM generó un modelo más complejo, aunque, si el modelo tuviese como objetivo el pronóstico del desempeño, la técnica SVM sería la más adecuada, ya que no requiere la verificación de ningún supuesto estadístico. 2021-03-01T20:34:09Z 2021-03-01T20:34:09Z 2020-07-31 Artículo http://riuat.uat.edu.mx/handle/123456789/2228 Español[ 65] Acosta-Gonzaga, E., & Ramirez-Arellano, A. (2020). Estudio comparativo de técnicas de analítica del aprendizaje para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de educación superior. CienciaUAT, 63-74. https://revistaciencia.uat.edu.mx/index.php/CienciaUAT/article/view/1392 Acceso Abierto BY-SA México[ 143] Revista CienciaUAT, (2007-7521) Vol. 15 (2020)
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description	La deserción escolar involucra diversos factores, entre ellos, el compromiso del estudiante, a través del cual se puede predecir su éxito en la escuela. Ese compromiso tiene varios componentes, tales como conductual, emocional y cognitivo. La motivación y el compromiso están fuertemente relacionadas, ya que la primera es un precursor del compromiso. El objetivo de este estudio fue comparar la eficacia de la regresión lineal contra dos técnicas de minería de datos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en la educación superior. Se hizo un estudio transversal explicativo en el que se encuestó a 222 estudiantes universitarios de una institución pública de la Ciudad de México. Se realizó un análisis de regresión lineal jerárquico (RL) y de técnicas de analítica del aprendizaje, como redes neuronales (RN) y máquinas de vector soporte (SVM). Para evaluar la exactitud de las técnicas de analítica del aprendizaje se realizó un análisis de varianza (ANOVA). Se compararon las técnicas de analítica del aprendizaje y de regresión lineal usando la validación cruzada. Los resultados mostraron que el compromiso conductual y la autoeficacia tuvieron efectos positivos en el desempeño del estudiante, mientras que la pasividad mostró un efecto negativo. Asimismo, las técnicas de RL y de SVM pronosticaron igualmente el desempeño académico de los estudiantes. La RL tuvo la ventaja de producir un modelo simple y de fácil interpretación. Por el contrario, la técnica de SVM generó un modelo más complejo, aunque, si el modelo tuviese como objetivo el pronóstico del desempeño, la técnica SVM sería la más adecuada, ya que no requiere la verificación de ningún supuesto estadístico.
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Estudio comparativo de técnicas de analítica del aprendizaje para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de educación superior

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