(Mg.) Maestría en Ciencias con mención en Tecnología de la Información

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    Predicción del rendimiento académico mediante algoritmos de machine learning en la Institución Educativa N° 00804 - Moyobamba
    (Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2024-11-28) Garcia Casaverde, Jherry Paul; Rucoba Reategui, Andy Hirvyn
    Predicción del rendimiento académico mediante algoritmos de machine learning en la Institución Educativa N° 00804 - Moyobamba. La investigación Aplicar algoritmos de machine learning para predecir el rendimiento académico en la Institución Educativa N° 00804 - Moyobamba. El estudio fue de tipo aplicado, nivel descriptivo - predictivo y diseño metodológico no experimental. La población compuesta por 1524 estudiantes, la muestra fue dada por conveniencia con total de 1182 estudiantes. La técnica fue el análisis documental y el instrumento la ficha de datos. Mediante procedimientos de ETL se consolidó un dataset robusto, estableciendo factores como "Sexo", "Situación de matrícula", "Comportamiento", "Lengua materna", "Segunda lengua", “Escolaridad de la madre”, "Educación cívica", "Ciencias sociales", "Educación para el trabajo", "Educación física", "Comunicación", "Arte", "Inglés", "Matemáticas", "C.T.A" y "Educación religiosa" el cual son influyentes dentro del rendimiento académico. Seguidamente se analizaron 7 algoritmos, siendo: J48, Random Forest, Vecinos Mas Cercanos, Función Logística, Perceptrón Multicapa, Maquina de Soporte de Vectores y Naive Bayes desempeñándose con mayor efectividad el algoritmo SVM. Se construyó un modelo capaz de predecir en un 97.6% el rendimiento académico, además esto fue corroborado con la prueba estadística Chi-cuadrado de Pearson con valor de 1175.697 (p=0.000), pudiendo aceptar la hipótesis alterna de la investigación.