Técnicas de machine learning aplicadas a la evaluación del rendimiento y a la predicción de la deserción de estudiantes universitarios, una revisión.
| Autor: | Edmanuel Cruz, Marvin González, Jose Carlos Rangel |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Prisma Tecnológico, Vol 13, Iss 1, Pp 77-87 (2022) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2076-8133 2312-637X |
| DOI: | 10.33412/pri.v13.1.3039 |
| Popis: | En los últimos años, técnicas de Inteligencia Artificial (IA) como el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) y el Aprendizaje profundo o Deep Learning (DL), han impactado de forma positiva el avance de distintos campos del conocimiento entre ellos la educación. La educación es un importante motor de todas las sociedades, permite a los individuos ser más productivos y resolver problemas con mayor efectividad aplicando generalmente enfoques creativos. En la educación se ha utilizado las técnicas de ML antes mencionadas para distintas tareas entre ellas predicción de deserción y ayuda al rendimiento del estudiante. En este estudio analizaremos los trabajos más relevantes en estos campos, otorgando una perspectiva de cómo han influenciado los algoritmos de ML y DL en la educación. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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