Machine Learning aplicado al rendimiento acad?mico en educaci?n superior: factores, variables y herramientas

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"Las herramientas de aprendizaje autom?tico est?n siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento acad?mico de los estudiantes. Se analiza informaci?n de la ?ltima d?cada con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento acad?mico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de t?cnicas de aprendizaje autom?tico. Se plantea una clasificaci?n en factores acad?micos, sociodemogr?ficos, de aprendizaje en l?nea, de gesti?n acad?mica, psicosocial y de entorno acad?mico. Tambi?n se identifican los algoritmos m?s usados en su predicci?n. Adicionalmente, la detecci?n de las variables que m?s influyen en el fen?meno permitir? implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. As? pues, al ahondar un poco m?s sobre la aplicaci?n de herramientas de Machine Learning en educaci?n superior, este trabajo servir? a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas."画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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