• DSpace Universidad Indoamerica
  • Pregrado
  • Facultad de Ingeniería y Tecnologías de la Información y la Comunicación
  • Sede Ambato
  • Ingeniería Industrial
  • Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.uti.edu.ec//handle/123456789/4457
    Title: Big Data como herramienta para el análisis del desempeño académico en la educación
    Other Titles: Big Data as a tool for the analysis of academic performance in education
    Authors: Ayala Chauvin, Manuel Ignacio
    Chucuri Real, Boris Gabriel
    Keywords: Big Data
    Desmpeño académico
    Educación
    Máquinas de soporte vectorial
    Issue Date: 2022
    Publisher: Ambato: Universidad Tecnológica Indoamérica
    Citation: Chucuri Real, B. (2022). Big Data como herramienta para el análisis del desempeño académico en la educación. [Tesis de Pregrado]. Ambato: Universidad Tecnológica Indoamérica. 83 p.
    Abstract: El presente proyecto de titulación, se enfoca en calcular el nivel de aprendizaje de la escuela de educación Básica Isabel La Católica con tres modelos clasificadores utilizados en Python que permitieron determinar los puntos febles en la educación de la escuela. Para lograr este análisis se utilizó 3 modelos en donde intervinieron: árboles aleatorios, regresión logística y máquinas de soporte vectorial. Estos modelos, fueron probados y entrenados con datos reales de varios ciclos académicos contando con más de dos mil datos desde el ciclo académico 2013 hasta el ciclo académico 2021. Además, dentro de cada modelo se añadieron características relacionadas a la socio economía del estudiante relacionadas al género, vivienda y economía. Finalmente, el modelo que se destaca de esta aplicación es el modelo con máquinas de soporte vectorial, el cual obtuvo un mejor porcentaje de precisión, con el 96,06% evidenciando resultados prometedores con un porcentaje del 56% de calificaciones muy buenas que representan el desempeño académico de la escuela de educación básica y es replicable en otros contextos educativos.
    URI: http://repositorio.uti.edu.ec//handle/123456789/4457
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