| Revista: | Innovación y software |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000446212 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Autores: | Baldarrago Salas, Kleber Ernesto1 Cayllahua Chicaña, Erika1 Lorenzo Quilla, Fanny Lorena1 Quijia Alvarez, Maria1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de San Agustín, Arequipa. Perú |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Sep-Feb |
| Volumen: | 2 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 75-91 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Debido al problema recurrente presentado en los alumnos en lo que se refiere a su desempeño académico,se desarrolló una aplicación de redes neuronales con el objetivo de ayudar al docente, ya que esta es capaz de dar resultados de las notas finales de los alumnos y ayudará al docente a comprender el por qué de los resultados, puesto que esta red neuronal toma en cuenta diferentes factores que conlleva al alumno a tener una nota aprobatoria o desaprobatoria. Para obtener los resultados se trabajó en el entrenamiento de la red neuronal mediante el modelo de clasificación el cual muestra en el resultado la cantidad de alumnos aprobados o desaprobados y el otro modelo de regresión el cual predice la nota de un alumno dadas las características de su encuesta inicial, ambos modelos fueron de gran ayuda para predecir el comportamiento de los datos |
| Resumen en inglés | Due to the recurring problem presented in the students regarding their academic performance, an application of neural networks was developed with the aim of helping the teacher, since it is capable of giving results of the final grades of the students and will help the teacher to understand the reason for the results, since this neural network takes into account different factors that lead the student to have a passing or failing grade. To obtain the results, we worked on the training of the neural network through the classification model which shows in the result the number of approved or disapproved students and the other regression model which predicts a student's grade given the characteristics of their initial survey, both models were of great help in predicting the behavior of the data |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Educación |
| Palabras clave: | Evaluación educativa, Redes neuronales, Estudiantes, Sistemas de evaluación, Desempeño académico |
| Keyword: | Educational evaluation, Neural networks, Students, Evaluation systems, Academic performance |
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