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Is it possible to predict academic performance? An analysis from educational technology.
Author(s) -
Odiel Estrada Molina,
Dieter Reynaldo Fuentes Cancell
Publication year - 2021
Publication title -
fuentes/revista fuentes
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.132
H-Index - 2
eISSN - 2172-7775
pISSN - 1575-7072
DOI - 10.12795/revistafuentes.2021.14278
Subject(s) - humanities , scopus , psychology , political science , philosophy , law , medline
Predecir el rendimiento académico es un elemento clave en la educación, permitiéndole al profesorado diseñar acciones didácticas preventivas. Diversas disciplinas intervienen en este proceso predictivo, siendo las analíticas de aprendizaje, el aprendizaje automático, la minería de datos educativos las redes neuronales artificiales y las teorías difusas, las de mayor influencia. Se presenta una revisión sistemática a la literatura científica (2010-marzo 2020) presente en Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library y Springer, con el objetivo valorar el cómo se ha comportado la predicción del rendimiento académico en dos escenarios: (1) modalidades de estudios online (en línea) y semipresencial; y (2) Apoyo tecnológico a la modalidad presencial. Se concluye el artículo con la determinación de las tendencias entre las disciplinas de las tecnologías educativas y las variables del rendimiento académico.

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