Análisis Comparativo usando minería de datos en la predicción del rendimiento académico de adolescentes basado en emociones
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Date
2019-07
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Publisher
LACCEI, Inc.
Abstract
Toda investigación relacionado a la educación y el
rendimiento académico es de gran importancia en nuestra sociedad
debido a la variabilidad que tiene nuestro sistema educativo, Las
metodologías de educación que suelen ser usadas desconocen de las
nuevas problemáticas que surgen y afectan a los estudiantes de
diferentes niveles educativos, es por ello que se propone realizar un
análisis comparativo usando técnicas de minería de datos para
predecir el rendimiento académico de adolescentes basado en
emociones, de esta manera se buscó identificar las deficiencias y
puntos cumbre con el motivo de aportar información a nuevas
metodologías, para ello hacemos uso de técnicas de minería de
datos como árboles de decisión y redes bayesianas, alcanzando de
esta forma un análisis profundo mediante esas dos técnicas. Este
análisis requirió del uso de datos recolectados selectivamente de
una institución educativa de Arequipa, obteniendo como resultado
que los alumnos que tienden a tener emociones negativas durante
los tres primeros años de secundaria y mostrando declive en sus
notas en comparación a los últimos dos años.
Description
Keywords
Minería de datos, Weka, Redes Bayesianas, Árboles de decisión, Rendimiento Académico, Educación