Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas

Saved in:
Bibliographic Details
Title: Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
Description: 'Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.'
Authors: Leonardo Emiro Contreras, Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez, Angie Paola Alemán Cardona
Resource Type: eBook.
Subjects: Machine learning, Academic achievement, Education--Data processing
Categories: EDUCATION / Administration / Higher
Database: eBook Collection (EBSCOhost)
FullText Links:
  – Type: ebook-epub
Text:
  Availability: 0
Header DbId: nlebk
DbLabel: eBook Collection (EBSCOhost)
An: 3621489
RelevancyScore: 1116
AccessLevel: 6
PubType: eBook
PubTypeId: ebook
PreciseRelevancyScore: 1116.28857421875
IllustrationInfo
ImageInfo – Size: thumb
  Target: https://rps2images.ebscohost.com/rpsweb/othumb?id=NL$3621489$EPUB&s=r
– Size: medium
  Target: https://rps2images.ebscohost.com/rpsweb/othumb?id=NL$3621489$EPUB&s=d
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: 'Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas.'
– Name: Author
  Label: Authors
  Group: Au
  Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Leonardo+Emiro+Contreras%22">Leonardo Emiro Contreras</searchLink><br /><searchLink fieldCode="AR" term="%22Giovanny+Mauricio+Tarazona+Bermúdez%22">Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez</searchLink><br /><searchLink fieldCode="AR" term="%22Angie+Paola+Alemán+Cardona%22">Angie Paola Alemán Cardona</searchLink>
– Name: TypePub
  Label: Resource Type
  Group: TypPub
  Data: eBook.
– Name: Subject
  Label: Subjects
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Machine+learning%22">Machine learning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Academic+achievement%22">Academic achievement</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Education--Data+processing%22">Education--Data processing</searchLink>
– Name: SubjectBISAC
  Label: Categories
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="ZK" term="%22EDUCATION+%2F+Administration+%2F+Higher%22">EDUCATION / Administration / Higher</searchLink>
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=3621489
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Classifications:
      – Code: 371.334
        Scheme: ddc
        Type: prePub
    Languages:
      – Code: spa
        Text: Spanish
    Subjects:
      – SubjectFull: Machine learning
        Type: general
      – SubjectFull: Academic achievement
        Type: general
      – SubjectFull: Education--Data processing
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
        Type: main
  BibRelationships:
    HasContributorRelationships:
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Leonardo Emiro Contreras
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Angie Paola Alemán Cardona
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Leonardo Emiro Contreras
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez
      – PersonEntity:
          Name:
            NameFull: Angie Paola Alemán Cardona
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2023
            – D: 17
              M: 10
              Type: profile
              Y: 2023
          Identifiers:
            – Type: isbn-print
              Value: 9789587875164
            – Type: isbn-electronic
              Value: 9789587875188
          Titles:
            – TitleFull: Machine Learning aplicado al rendimiento académico en educación superior: factores, variables y herramientas
              Type: main
ResultId 1