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"Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en…mehr
"Las herramientas de aprendizaje automático están siendo muy utilizadas por sus buenas aproximaciones al predecir el rendimiento académico de los estudiantes. Se analiza información de la última década con el objetivo de identificar los factores que influyen sobre el rendimiento académico en el nivel superior, a partir de modelos realizados por medio de técnicas de aprendizaje automático. Se plantea una clasificación en factores académicos, sociodemográficos, de aprendizaje en línea, de gestión académica, psicosocial y de entorno académico. También se identifican los algoritmos más usados en su predicción. Adicionalmente, la detección de las variables que más influyen en el fenómeno permitirá implementar algoritmos de Machine Learning pertenecientes a otras ramas de este campo. Así pues, al ahondar un poco más sobre la aplicación de herramientas de Machine Learning en educación superior, este trabajo servirá a docentes e investigadores que deseen investigar estos temas."
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Autorenporträt
Leonardo Emiro Contreras Bravo Ingeniero mecánico, máster en Ingeniería (materiales y procesos de manufactura), PhD(c) en Ingeniería. Docente de planta, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Director, grupo de investigación en Diseño, Modelamiento y Simulación, DIMSI. Áreas de conocimiento: diseño, manufactura, análisis de datos, aprendizaje automático. Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez Ingeniero industrial, máster en Diseño y Gestión de proyectos tecnológicos. Doctor en Sistemas y servicios informáticos para internet. Docente de planta, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Director, grupo de investigación en Comercio Electrónico Colombiano GICOECOL. Áreas de conocimiento: innovación estratégica, comercio electrónico. Angie Paola Alemán Cardona Ingeniera industrial, de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, con más de 3 años de experiencia en el área de Tecnología. Actualmente, lidera el soporte de Generación de demanda para las unidades de Automatización y Data & AI de IBM en Latinoamérica. Ha alcanzado certificaciones en metodología Agile, Design Thinking, Transformación Digital y Seguridad Informática. Jhonatan Estiven Ruiz Vanegas Ingeniero Industrial, Universidad Distrital Francisco José de Caldas con énfasis en Data analysis, productividad y eficiencia de procesos logísticos. Actualmente, miembro del Ministerio de Ciencias, Tecnología e Innovación de Colombia, dentro del equipo de Logística Inversa de los centros de distribución nacional de la compañía SODIMAC Colombia S. A. Brandon Herney Hernández Arcila Técnico en sistemas, ingeniero industrial, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, con múltiples especialidades en el sector automotor. Actualmente, gerencia un taller automotor, con hobby en diseño para impresión 3D. Daniela Garzón Trujillo Ingeniera industrial, Universidad Distrital Francisco José de Caldas con profundización en metodologías Lean y planeación de la demanda en procesos productivos de consumo masivo y retail. Actualmente, se desempeña como supply and demand planner senior, responsable del abastecimiento de todas las tiendas Ópticas Lafam en el país. Óscar Eduardo Sánchez Gómez Ingeniero industrial, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Analista comercial del grupo Coquecol, con experiencia en procesos como sales and operation planning. Actualmente, hace parte del proceso comercial de la organización para implementar las herramientas tecnológicas y mejorar la experiencia del cliente e inteligencia de mercados, mediante proyectos tecnológicos. Marisol Ángel Cifuentes Tecnóloga industrial e ingeniera de Producción, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Técnica en programación de software (SENA). Ha trabajado en el área de mejoramiento continuo y calidad de diferentes empresas, ayudando a mantener sus sistemas de gestión. También ha trabajado como gestora de procesos y ha liderado el proceso de calidad y testing para una start app."
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