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Técnicas de análisis para la mejora y predicción del rendimiento académico
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Redondo, Marco Antonio Cuevas Bravo, Marta Estévez |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Desde hace varias decadas, profesores y pedagogos han mostrado un fuerte interes en la posibilidad de predecir cual va a ser el desempeno academico de los estudiantes. Por ello, se han realizado multitud de estudios teniendo en cuenta variables socioeconomicas y de caracter academico. Sin embargo, apenas hay herramientas que permitan a educadores y alumnos hacer una prediccion real de cuales pueden ser los resultados a final de curso. Por otro lado, los docentes pueden encontrarse con mucha informacion de cada uno de sus alumnos que sea dificil de gestionar o analizar de forma conjunta. Hay herramientas que les permiten hacer estadisticas simples con facilidad, pero pocas que permitan combinar mas de tres variables distintas. Este proyecto pretende hacer una primera aproximacion a estos problemas. El objetivo es desarrollar una herramienta que permita al profesor analizar el desempeno actual de sus alumnos, asi como tener una vision previa de cuales pueden ser los resultados a final de curso. Para hacer esto, el proyecto consta de tres funcionalidades principales que intentaran ayudar a los profesores a hacer un seguimiento de sus clases: la primera se trata de un analizador estadistico, cuya funcion es dar forma a todos los datos de los que disponga el sistema para hacerlos mas comprensibles. La segunda es un agrupador de informacion. El objetivo de esta funcionalidad es proporcionar al profesor grupos de alumnos que presentan un determinado patron de comportamiento. Por ultimo, esta la funcionalidad de prediccion. Esta parte se encarga de predecir la potencial nota de cada estudiante basandose en experiencia adquirida de cursos anteriores. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://eprints.ucm.es/44411/1/MemoriaTFG.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
