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Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil
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| dc.contributor.advisor | Ochoa Chehab, Xavier, Director | |
| dc.contributor.author | Carrillo Bastidas, Gladys Eliana | |
| dc.creator | Espol | |
| dc.date.accessioned | 2018-11-09T20:16:48Z | |
| dc.date.available | 2018-11-09T20:16:48Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.citation | Carrillo, G. (2018). Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil. [Tesis de maestría]. Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil. | |
| dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/45444 | |
| dc.description | Trabajo de tesis en el que se evalúa el rendimiento de las técnicas de minería de datos: regresión logística, máquina de soporte vectorial, red neuronal profunda y regresión logística para la predicción de rendimiento estudiantil utilizando solo la información académica de los estudiantes. los modelos de predicción propuestos buscan predecir la aprobación de la materia y su nota promedio final. dos conjuntos de variables se utilizan en los modelos, el primero consiste en las notas promedio finales de las materias de semestres anteriores y el otro conjunto de variables combina aspectos relacionados al semestre, a la materia y al rendimiento académico del estudiante obtenido a través de sus calificaciones. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format.extent | 53 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Espol | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | PREDICCIONES | |
| dc.subject | REDES NEURONALES | |
| dc.subject | MINERIA DE DATOS EDUCATIVOS | |
| dc.subject | REGRESION LOGISTICA | |
| dc.subject | RENDIMIENTO ESTUDIANTIL | |
| dc.title | Uso de información académica histórica para predicción de rendimiento estudiantil | |
| dc.type | masterThesis | |
| dc.identifier.codigoespol | D-CD108615 | |
| dc.description.city | Guayaquil | |
| dc.description.degree | Magister en Ciencias de la Computación |
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Tesis de Maestría en Ciencias de la Computación
Maestría en Ciencias de la Computación