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

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    Algoritmos de aprendizaje automático supervisado en la predicción del rendimiento académico
    (Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2022-11-09) Montilla Garcia, Henrry; Valles Coral, Miguel Angel
    El objetivo general fue analizar la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado en la predicción del rendimiento académico en matemática de los estudiantes del quinto grado de secundaria de la I. E. “Santa Rosa”, y los objetivos específicos: predecir el rendimiento académico para el 2021 con el algoritmo de aprendizaje automático supervisado más eficiente; determinar la relación entre las calificaciones del 2010 al 2020 y la predicción del rendimiento académico para el 2021; y pronosticar el rendimiento académico en matemática desde 2021 al 2027. La investigación fue de tipo básica, nivel descriptivo, compuesto, predictivo, no experimental. La muestra censal fue de 2933 estudiantes. La hipótesis general planteó que existen algoritmos de aprendizaje automático supervisado que predicen el rendimiento académico en matemática de los estudiantes del quinto grado, con una eficiencia mayor o igual al 95%. La investigación concluyó con que hay algoritmos de aprendizaje automático supervisado que predicen el rendimiento académico con eficiencias mayores o iguales al 95%. Además, la predicción del rendimiento académico para el 2021 en matemática es confiable con el 100% de aciertos, usando el algoritmo de aprendizaje automático supervisado K vecinos más cercanos, como el más eficiente; no existe una relación significativa entre las calificaciones del 2010 al 2020 y la predicción del rendimiento académico para el 2021 con el algoritmo K vecinos más cercanos; y el pronóstico del rendimiento académico en matemática del 2021 al 2027 tiene una tendencia positiva e incremental.