z-logo
open-access-imgOpen Access
Técnicas de machine learning aplicadas a la evaluación del rendimiento y a la predicción de la deserción de estudiantes universitarios, una revisión.
Author(s) -
Edmanuel Cruz,
Marvin X. González,
José Carlos Rangel
Publication year - 2022
Publication title -
prisma tecnológico
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2312-637X
pISSN - 2076-8133
DOI - 10.33412/pri.v13.1.3039
Subject(s) - humanities , artificial intelligence , philosophy , mathematics , computer science
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.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom