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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.

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