MARC details
000 -CABECERA |
campo de control de longitud fija |
02261cab a2200289 a 4500 |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
campo de control |
20231020063928.0 |
008 - ELEMENTOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
campo de control de longitud fija |
991125c2020 cl br p o 000 0 spa d |
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA |
Número de control de sistema |
UPN01000235766 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
Centro catalogador/agencia de origen |
MX-MxUPN |
Lengua de catalogación |
spa |
Normas de descripción |
aacr2 |
049 ## - COLECCIÓN |
Colección |
ART-E |
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL |
Nombre de persona |
Castrillón, Omar D. |
Enlace |
- odcastrillong@unal.edu.co |
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL |
Nombre de persona |
Sarache, William |
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL |
Nombre de persona |
Ruiz Herrera, Santiago |
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
Título |
Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial |
Medio |
[recurso electrónico en línea] |
506 0# - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO |
Limitaciones de acceso |
Acceso abierto |
520 3# - NOTA DE RESUMEN, ETC. |
Sumario, etc. |
El objetivo de este artículo es predecir el rendimiento académico de estudiantes de educación superior, a partir de diversos factores influyentes usando técnicas de inteligencia artificial (clasificadores). El estudio de tales factores, aunque ha sido ampliamente analizado desde enfoques cuantitativos y cualitativos, aun presenta oportunidades de investigación usando herramientas que provee la inteligencia artificial, particularmente en la predicción del rendimiento académico. Con los factores definidos (educacionales, familiares, socioeconómicos, de hábitos y costumbres, entre otros), se diseñó una metodología que permite entrenar un sistema capaz de clasificar a priori a un nuevo estudiante, en una de las cinco categorías predeterminadas de rendimiento académico. Esta clasificación permite a una institución educativa identificar con anticipación estudiantes con problemas potenciales de rendimiento académico. A partir de ello, se pueden desplegar acciones de acompañamiento y mitigación inmediatas. La metodología fue aplicada a una muestra de estudiantes de una universidad pública en Colombia, obteniendo un nivel de aciertos del 91.7%. |
650 #4 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Rendimiento académico |
9 (RLIN) |
3961 |
650 #2 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial |
9 (RLIN) |
5343 |
650 #2 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Pronósticos |
9 (RLIN) |
2827 |
650 #2 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Clasificación |
9 (RLIN) |
5262 |
773 ## - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN |
Parte(s) relacionada(s) |
Vol. 13, no. 1 (2020), p. 93-102 |
Título |
Formación universitaria |
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
0718-5006 |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
Identificador Uniforme del Recurso |
<a href="https://scielo.conicyt.cl/pdf/formuniv/v13n1/0718-5006-formuniv-13-01-93.pdf">https://scielo.conicyt.cl/pdf/formuniv/v13n1/0718-5006-formuniv-13-01-93.pdf</a> |
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
Identificador Uniforme del Recurso |
<a href="http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093">http://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093</a> |
Nota pública |
Consultar articulo completo |
905 ## - TIPO DE MATERIAL |
Tipo de material |
Articulo |
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
Tipo de ítem Koha |
Artículo Electrónico |