Análisis del rendimiento académico mediante técnicas de aprendizaje automático con métodos de ensamble
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Keywords
Análisis de datos educativo, Aprendizaje automático, Educación superior, Modelo, Rendimiento académico
Resumen
En los últimos años el campo educativo se ha visto permeado por modelos y algoritmos de análisis de datos que pretenden la búsqueda de conocimiento a partir de los datos para mejorar el rendimiento académico y otros indicadores. El objetivo principal de este trabajo es predecir el rendimiento académico de estudiantes mediante técnicas de aprendizaje automático. Se analizan 324 variables mediante métodos de selección de características, con el fin de determinar las variables influyentes. El modelo de predicción del rendimiento académico universitario es evaluado por medio de algoritmos supervisados (KNN, SVC, Naive Bayes y árbol de decisión), los cuales son optimizados mediante lenguaje Python. Además, son implementados algoritmos de ensamble que permiten mejorar la exactitud de los clasificadores previos. Se implementan métodos Bagging (CART, Random Forest; ExtraTreesClassifier), métodos Boosting (AdaBoost, GBM, XGBoost, CatBoost, Light Boost) y Voting (Blending, Stacking). Los resultados muestran que los algoritmos Stacking y Blending con valores de precisión en cada semestre que oscilan alrededor de 85% y 75% para entrenamiento y prueba respetivamente arrojan los mejores resultados.
Referencias
Acharya, A., & Sinha, D. (2014). Early Prediction of Students Performance using Machine Learning Techniques. International Journal of Computer Applications, 107(1), 37– 43. https://doi.org/10.5120/18717-9939
Adekitan, A. I., & Noma-Osaghae, E. (2018). Data mining approach to predicting the performance of first year student in a university using the admission requirements. Education and Information Technologies, 24, 1527–1543. https://doi. org/10.1007/s10639-018-9839-7
Adekitan, A. I., & Salau, O. (2019). The impact of engineering students’ performance in the first three years on their graduation result using educational data mining. Heliyon, 5(2), e01250. https://doi.org/10.1016/j. heliyon.2019.e01250
Alyahyan, E., & Düştegör, D. (2020). Predicting academic success in higher education: literature review and best practices. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(3). https://doi.org/10.1186/s41239-020-0177-7
Anderson, H., Afshan, B., & Baker, R. (2019). Predicting Graduation at a Public R1 University Predicting Graduation at a Public R1 University. 2012(February), 1–4.
Awadalla, S., Davies, E. B., & Glazebrook, C. (2020). A longitudinal cohort study to explore the relationship between depression, anxiety and academic performance among Emirati university students. BMC Psychiatry, 20(448). https:// bmcpsychiatry.biomedcentral.com/track/ pdf/10.1186/s12888-020-02854-z.pdf
Bhutto, S., Siddiqui, I. F., Arain, Q. A., & Anwar, M. (2020). Predicting Students’ Academic Performance Through Supervised Machine Learning. ICISCT 2020 - 2nd International Conference on Information Science and Communication Technology. https://doi. org/10.1109/ICISCT49550.2020.9080033
Bonsaksen, T. (2016). Predictors of academic performance and education programme satisfaction in occupational therapy students. British Journal of Occupational Therapy, 79(6). https://doi. org/10.1177/0308022615627174
Bourel, M. (2012). Model aggregation methods and applications. 10, 19–32.
Campo-Ávila, D., Ramos-Jimenez, G. P., Morales-Bueno, R., & Baena-García, M. (2018). Minería de datos educativos para la predicción personalizada del rendimiento académico.
Candia Oviedo, D. I. (2019). Predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la UNSAAC a partir de sus datos de ingreso utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
Castrillón, O., Sarache, W., & Ruiz, S. (2020). Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial. Revista Formación Universitaria, 13(1), 93–102. https://doi.org/10.4067/S0718- 50062020000100093
Céspedes, R. C., Vara-Horna, A., Lopez-Odar, D., Diaz-Rosillo, A., & Asencios-Gonzalez, Z. (2018). Ausentismo, presentismo y rendimiento académico en estudiantes de universidades peruanas. Propósitos y Representaciones, 6(1), 83–133. https:// doi.org/10.20511/pyr2018.v6n1.177
Contreras, L., Fuentes, H., & Molano, J. (2021). Analítica académica: nuevas herramientas aplicadas a la educación. Revista Boletin Redipe, 10(3), 137–158.
Contreras, L., Fuentes, H., & Rodriguez, J. (2020). Application of automatic learning as a prediction strategy for academic dropout in universities. Sylwan Journal, 164(6). http://sylwan.ibles.org/archive. php?v=164&i=6
Contreras, L., & López, I. (2020). Academic Performance Prediction in Universities using Ensemble Algorithms: A Literature Review. International Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development (IJMPERD) , 10(5), 797–810. http://www.tjprc.org/ view_paper.php?id=14682
Costa, E., Fonseca, B., Almeida, M., & Ferreira, F. (2017). Evaluating the effectiveness of educational data mining techniques for early prediction of students’ academic failure in introductory programming courses. Computers in Human Behavior, 73, 247–256. https://doi.org/10.1016/J. CHB.2017.01.047
De La Hoz, E. J., De La Hoz, E. J., & Fontalvo, T. J. (2019). Methodology of Machine Learning for the classification and Prediction of users in Virtual Education Environments. Informacion Tecnologica, 30(1), 247–254. https://doi.org/10.4067/ S0718-07642019000100247
Durán, C., & Rosado, A. (2019). La comprensión lectora y el rendimiento académico en estudiantes de Ingeniería. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada (RCTA), 1(33). https:// doi.org/10.24054/16927257.v33. n33.2019.3317
Espinosa, J., Hernández, J., Rodríguez, J., Chacín, M., & Bermúdez, V. (2020). Influencia del estrés sobre el rendimiento académico. AVFT-Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 39(1). https://bonga.unisimon.edu.co/bitstream/ handle/20.500.12442/6322/PDF.pdf;jsessi onid=BCAE649A5ED0968F81C3D9B047 C8039E?sequence=1
Ferreyra, M., Botero, J., Haimovich, P., & Urzúa, S. (2017). Momento decisivo La educación superior en América Latina y el Caribe. https:// openknowledge.worldbank.org/bitstream/ handle/10986/26489/211014ovSP. pdf?sequence=5&isAllowed=y
Garbanzo, & María, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 31(1), 43–63. http://www.redalyc.org/articulo. oa?id=44031103
García, G. (2014). Modelo de Machine Learning para la Clasificación de pacientes en términos del nivel asistencial requerido en una urgencia pediátrica con Área de Cuidados Mínimos. 103.
García, J., Sánchez, P., Orozco, M., & Obredor, S. (2019). Extracción de Conocimiento para la Predicción y Análisis de los Resultados de la Prueba de Calidad de la Educación Superior en Colombia Knowledge Capture for the Prediction and Analysis of Results of the Quality Test of Higher Education in Colombia. Revista Formación Universitaria, 12(4), 55–62. https://doi.org/10.4067/ S0718-50062019000400055
Gareth, J. (2013). An introduction to statistical learning : with applications in R (Springer (ed.); 1st ed., Vol. 1). Springer
Grob, M., Becerra, D., Rodriguez, A., Cristiane, J., Ramirez, V., & Sabag, N. (2015). Relación entre Puntaje de Prueba de Selección Universitaria y Nota Enseñanza Media, y el Rendimiento Académico de la Asignatura de Morfología en Alumnos de Primer Año de Odontología de la Universidad de Los Andes. International Journal of Morphology, 33(2), 527–531.
Guizado, G., Valenzuela, M., & Vallejo, P. (2020). Desempeño docente y el rendimiento académico de los estudiantes de la Facultad de Tecnología en la Universidad Nacional de Educación de Perú. Revista Conrado, 16(72). https://orcid.org/0000- 0002-7852-458X
Guleria, P., & Sood, M. (2018). Predictive data modeling: Educational data classification and comparative analysis of classifiers using python. PDGC 2018 - 2018 5th International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing, 74Guleria, P., Sood, M. (2018). Predictive data. https:// doi.org/10.1109/PDGC.2018.8745727
Hernández, C. (2016). Diagnóstico del rendimiento académico de estudiantes de una escuela de educación superior en México. Revista Complutense de Educación, 27(3), 1369–1388. https:// revistas.ucm.es/index.php/RCED/article/ view/48551/48839
Jahangiri, A., & Rakha, H. A. (2015). Applying Machine Learning Techniques to Transportation Mode Recognition Using Mobile Phone Sensor Data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 16(5), 2406–2417. https://doi. org/10.1109/TITS.2015.2405759
Jalota, C., & Agrawal, R. (2019). Analysis of Educational Data Mining using Classification. Proceedings of the International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing: Trends, Prespectives and Prospects, COMITCon 2019, 243–247. https://doi.org/10.1109/ COMITCon.2019.8862214
Joshika, P. and Rajeshwari. (2019). STUDENTS ’ PERFORMANCE ANALYSIS USING SIMPLE K-MEANS. 21(14), 990–995.
Kaunang, F. J., & Rotikan, R. (2018). Students’ academic performance prediction using data mining. Proceedings of the 3rd International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2018, 1–10. https:// doi.org/10.1109/IAC.2018.8780547
Kostopoulos, G., Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., Koutsonikos, G., & Gravvanis, G. A. (2018). Forecasting students’ success in an open university. International Journal of Learning Technology, 13(1), 26–43. https:// doi.org/10.1504/IJLT.2018.091630
Kumar, V. Krishna, A. Neelakanteswara, P. Basha, C. (2020). Advanced Prediction of Performance of a Student in an University using Machine Learning Techniques. Proceedings of the International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems, ICESC 2020, Icesc, 121–126. https://doi.org/10.1109/ ICESC48915.2020.9155557
Lamas, H. (2015). Sobre el rendimiento escolar. Prósitos y Representaciones: Revista de Psicología Educativa, 3(1), 313–386.
Lenskiy, A., Shariat, R., & Seol, S. (2020). The effect of academic breaks on undergraduate academic performance. The International Journal of Electrical Engineering & Education, 0(0), 1–12. https://doi. org/10.1177/0020720920922518
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: Una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicologia, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/ analesps.30.3.199361
López-Aguado, M., & Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca En Educació, 12(2), 1–14. https:// doi.org/10.1344/reire2019.12.227057
Martinez-Rodriguez, R. A., Alvarez-Xochihua, O., Mejia Victoria, O. D., Jordan Aramburo, A., & Gonzalez Fraga, J. A. (2019). Use of Machine Learning to Measure the Influence of Behavioral and Personality Factors on Academic Performance of Higher Education Students. IEEE Latin America Transactions, 17(4), 633–641. https://doi. org/10.1109/TLA.2019.8891928
Mavrou, I. (2015). Análisis factorial exploratorio: Cuestiones conceptuales y metodológicas. Revista Nebrija, 19, 71–80. https://www. nebrija.com/revista-linguistica/analisisfactorial-exploratorio.html
Mengash, H. A. (2020a). Using data mining techniques to predict student performance to support decision making in university admission systems. IEEE Access, 8(1), 55462–55470. https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2020.2981905
Mengash, H. A. (2020b). Using data mining techniques to predict student performance to support decision making in university admission systems. IEEE Access, 8, 55462–55470. https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2020.2981905
Minichil, W., Eskindir, E., Demilew, D., & Mirkena, Y. (2020). Magnitude of premenstrual dysphoric disorder and its correlation with academic performance among female medical and health science students at University of Gondar, Ethiopia, 2019: a cross-sectional study. BMJ Open, 10(e034166). https://doi.org/10.1136/ bmjopen-2019-034166
Montero, E., Villalobos, J., & Valverde, A. (2007). Factores institucionales, pedagógicos, psicosociales y sociodemográficos asociados al rendimiento académico en la Universidad de Costa Rica: un análisis multinivel. RELIEVE - Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 13(2), 215–234. www.uv.es/RELIEVE/ v13n2/RELIEVEv13n2_5.htmwww.uv.es/ RELIEVE]pag.215
Moubayed, A., Injadat, M., Shami, A., & Lutfiyya, H. (2020). Student Engagement Level in an e-Learning Environment: Clustering Using K-means. American Journal of Distance Education, 34(2), 137–156. https://doi.org /10.1080/08923647.2020.1696140
Muñoz-Comonfort, A., Leenen, I., & der Goes, T. I. F. (2014). Correlación entre la evaluación diagnóstica y el rendimiento académico de los estudiantes de medicina. Investigación En Educación Médica, 3(10), 85–91. https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S2007505714727310
Murnion, P., & Helfert, M. (2013). Academic Analytics in quality assurance using organisational analytical capabilities A User-level Usage Analytics in Cloud Based Applications View project Insight View project. In U. Oxford (Ed.), Annual Conference of the UK Academy of Information Systems (UKAIS). https://doi. org/10.13140/2.1.3368.1600
Nieto, Y., Garcia, V., Montenegro, C., Gonzalez, C., & Gonzalez, R. (2019). Usage of Machine Learning for Strategic Decision Making at Higher Educational Institutions. IEEE Access, 7, 75007–75017. https://doi. org/10.1109/ACCESS.2019.2919343
Ochoa, L. L., Rosas Paredes, K., & Baluarte Araya, C. (2017). Evaluación de técnicas de minería de datos para la predicción del rendimiento académico. Proceedings of the LACCEI International MultiConference for Engineering, Education and Technology, 2017-July(January). https:// doi.org/10.18687/LACCEI2017.1.1.368
Orihuela Maita, G. Y. (2019). Aplicación de Data Science para la Predicción del Rendimiento Académico de los Estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional del Centro del Perú. Universidad Nacional Del Centro de Perú, 114.
Patacsil, F. F. (2020). Survival analysis approach for early prediction of student dropout using enrollment student data and ensemble models. Universal Journal of Educational Research, 8(9), 4036–4047. https://doi. org/10.13189/ujer.2020.080929
Rivera, E. E., Becerra, S. C., Cotrina, A. R., & Acero, A. C. (2020). Empatía y rendimiento académico en estudiantes universitarios. Educare, 24(2), 26. https://revistas. investigacion-upelipb.com/index.php/ educare/article/view/1319/1289
Rodriguez, M., & Ruíz, M. (2009). Indicadores de rendimiento de estudiantes universitarios: calificaciones versus créditos acumulados. Revista de Educación, 355, 467–492. http://www.revistaeducacion.educacion.es/ re355/re355_20.pdf
Sajjadi, S. Shapiro, B. Mckinlay, C. Sarkisyan, A.Shubin, C., & Osoba, E. (2018). Finding bottlenecks: Predicting student attrition with unsupervised classifier. 2017 Intelligent Systems Conference, IntelliSys 2017, 2018-Janua, 1166–1172. https://doi. org/10.1109/IntelliSys.2017.8324279
Santosh, K. C. (2020). AI-Driven Tools for Coronavirus Outbreak: Need of Active Learning and Cross-Population Train/ Test Models on Multitudinal/Multimodal Data. Journal of Medical Systems, 44(5), 1–5. https://doi.org/10.1007/s10916-020- 01562-1
Santoso, L. W., & Yulia. (2019). The Analysis of Student Performance Using Data Mining. In Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 924). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6861- 5_48
Sweeney, M., Rangwala, H., Lester, J., & Johri, A. (2016). Next-Term Student Performance Prediction: A Recommender Systems Approach. 1–27. https://doi.org/10.5281/ zenodo.3554603
T.Velmurugan, & Anuradha, C. (2016). Performance Evaluation of Feature Selection Algorithms in Educational Data Mining. International Journal of Data Mining Techniques and Applications, 5, 131–140. http://www.hindex.org/2016/ article.php?page=1176
Vega García, J. F. (2019). Modelo de pronóstico de rendimiento académico de alumnos en los cursos del programa de estudios básicos de la Universidad Ricardo Palma usando algoritmos de Machine Learning.
Viloria, A., García Guliany, J., Niebles Núñez, W., Palma, H. H., & Niebles Núñez, L. (2020). Data Mining Applied in School Dropout Prediction. Journal of Physics, 1432, 12092. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1432/1/012092
Yamao, E., Saavedra, L., Campos, R., & Huancas, V. (2018). Prediction of academic performance using data mining in first year students of peruvian university. Revista USMP - Campus, 23(26), 151–160.
Zaffar, M., Hashmani, M. A., Savita, K. S., & Rizvi, S. S. H. (2018). A Study of Feature Selection Algorithms for Predicting Students Academic Performance. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(5), 541–549. https:// doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090569
Zárate, E., Lavado, B., & Pomahuacre, W. (2020). Competecia comunicativa intercultural y rendimiento académico en lenguas extranjeras. Revista Conrado, 16(74). https://orcid.org/0000-0002-2924- 6771
Zhang, C., & Ma, Y. (2012). Ensemble machine learning : methods and applications (Springer (ed.); 2nd ed.).
Zhi-Hua Zhou. (2012). Ensemble learning: foundations and algorithms (1st ed., Vol. 1). Chapman & Hall/CRC.
Adekitan, A. I., & Noma-Osaghae, E. (2018). Data mining approach to predicting the performance of first year student in a university using the admission requirements. Education and Information Technologies, 24, 1527–1543. https://doi. org/10.1007/s10639-018-9839-7
Adekitan, A. I., & Salau, O. (2019). The impact of engineering students’ performance in the first three years on their graduation result using educational data mining. Heliyon, 5(2), e01250. https://doi.org/10.1016/j. heliyon.2019.e01250
Alyahyan, E., & Düştegör, D. (2020). Predicting academic success in higher education: literature review and best practices. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(3). https://doi.org/10.1186/s41239-020-0177-7
Anderson, H., Afshan, B., & Baker, R. (2019). Predicting Graduation at a Public R1 University Predicting Graduation at a Public R1 University. 2012(February), 1–4.
Awadalla, S., Davies, E. B., & Glazebrook, C. (2020). A longitudinal cohort study to explore the relationship between depression, anxiety and academic performance among Emirati university students. BMC Psychiatry, 20(448). https:// bmcpsychiatry.biomedcentral.com/track/ pdf/10.1186/s12888-020-02854-z.pdf
Bhutto, S., Siddiqui, I. F., Arain, Q. A., & Anwar, M. (2020). Predicting Students’ Academic Performance Through Supervised Machine Learning. ICISCT 2020 - 2nd International Conference on Information Science and Communication Technology. https://doi. org/10.1109/ICISCT49550.2020.9080033
Bonsaksen, T. (2016). Predictors of academic performance and education programme satisfaction in occupational therapy students. British Journal of Occupational Therapy, 79(6). https://doi. org/10.1177/0308022615627174
Bourel, M. (2012). Model aggregation methods and applications. 10, 19–32.
Campo-Ávila, D., Ramos-Jimenez, G. P., Morales-Bueno, R., & Baena-García, M. (2018). Minería de datos educativos para la predicción personalizada del rendimiento académico.
Candia Oviedo, D. I. (2019). Predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la UNSAAC a partir de sus datos de ingreso utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
Castrillón, O., Sarache, W., & Ruiz, S. (2020). Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial. Revista Formación Universitaria, 13(1), 93–102. https://doi.org/10.4067/S0718- 50062020000100093
Céspedes, R. C., Vara-Horna, A., Lopez-Odar, D., Diaz-Rosillo, A., & Asencios-Gonzalez, Z. (2018). Ausentismo, presentismo y rendimiento académico en estudiantes de universidades peruanas. Propósitos y Representaciones, 6(1), 83–133. https:// doi.org/10.20511/pyr2018.v6n1.177
Contreras, L., Fuentes, H., & Molano, J. (2021). Analítica académica: nuevas herramientas aplicadas a la educación. Revista Boletin Redipe, 10(3), 137–158.
Contreras, L., Fuentes, H., & Rodriguez, J. (2020). Application of automatic learning as a prediction strategy for academic dropout in universities. Sylwan Journal, 164(6). http://sylwan.ibles.org/archive. php?v=164&i=6
Contreras, L., & López, I. (2020). Academic Performance Prediction in Universities using Ensemble Algorithms: A Literature Review. International Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development (IJMPERD) , 10(5), 797–810. http://www.tjprc.org/ view_paper.php?id=14682
Costa, E., Fonseca, B., Almeida, M., & Ferreira, F. (2017). Evaluating the effectiveness of educational data mining techniques for early prediction of students’ academic failure in introductory programming courses. Computers in Human Behavior, 73, 247–256. https://doi.org/10.1016/J. CHB.2017.01.047
De La Hoz, E. J., De La Hoz, E. J., & Fontalvo, T. J. (2019). Methodology of Machine Learning for the classification and Prediction of users in Virtual Education Environments. Informacion Tecnologica, 30(1), 247–254. https://doi.org/10.4067/ S0718-07642019000100247
Durán, C., & Rosado, A. (2019). La comprensión lectora y el rendimiento académico en estudiantes de Ingeniería. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada (RCTA), 1(33). https:// doi.org/10.24054/16927257.v33. n33.2019.3317
Espinosa, J., Hernández, J., Rodríguez, J., Chacín, M., & Bermúdez, V. (2020). Influencia del estrés sobre el rendimiento académico. AVFT-Archivos Venezolanos de Farmacología y Terapéutica, 39(1). https://bonga.unisimon.edu.co/bitstream/ handle/20.500.12442/6322/PDF.pdf;jsessi onid=BCAE649A5ED0968F81C3D9B047 C8039E?sequence=1
Ferreyra, M., Botero, J., Haimovich, P., & Urzúa, S. (2017). Momento decisivo La educación superior en América Latina y el Caribe. https:// openknowledge.worldbank.org/bitstream/ handle/10986/26489/211014ovSP. pdf?sequence=5&isAllowed=y
Garbanzo, & María, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 31(1), 43–63. http://www.redalyc.org/articulo. oa?id=44031103
García, G. (2014). Modelo de Machine Learning para la Clasificación de pacientes en términos del nivel asistencial requerido en una urgencia pediátrica con Área de Cuidados Mínimos. 103.
García, J., Sánchez, P., Orozco, M., & Obredor, S. (2019). Extracción de Conocimiento para la Predicción y Análisis de los Resultados de la Prueba de Calidad de la Educación Superior en Colombia Knowledge Capture for the Prediction and Analysis of Results of the Quality Test of Higher Education in Colombia. Revista Formación Universitaria, 12(4), 55–62. https://doi.org/10.4067/ S0718-50062019000400055
Gareth, J. (2013). An introduction to statistical learning : with applications in R (Springer (ed.); 1st ed., Vol. 1). Springer
Grob, M., Becerra, D., Rodriguez, A., Cristiane, J., Ramirez, V., & Sabag, N. (2015). Relación entre Puntaje de Prueba de Selección Universitaria y Nota Enseñanza Media, y el Rendimiento Académico de la Asignatura de Morfología en Alumnos de Primer Año de Odontología de la Universidad de Los Andes. International Journal of Morphology, 33(2), 527–531.
Guizado, G., Valenzuela, M., & Vallejo, P. (2020). Desempeño docente y el rendimiento académico de los estudiantes de la Facultad de Tecnología en la Universidad Nacional de Educación de Perú. Revista Conrado, 16(72). https://orcid.org/0000- 0002-7852-458X
Guleria, P., & Sood, M. (2018). Predictive data modeling: Educational data classification and comparative analysis of classifiers using python. PDGC 2018 - 2018 5th International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing, 74Guleria, P., Sood, M. (2018). Predictive data. https:// doi.org/10.1109/PDGC.2018.8745727
Hernández, C. (2016). Diagnóstico del rendimiento académico de estudiantes de una escuela de educación superior en México. Revista Complutense de Educación, 27(3), 1369–1388. https:// revistas.ucm.es/index.php/RCED/article/ view/48551/48839
Jahangiri, A., & Rakha, H. A. (2015). Applying Machine Learning Techniques to Transportation Mode Recognition Using Mobile Phone Sensor Data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 16(5), 2406–2417. https://doi. org/10.1109/TITS.2015.2405759
Jalota, C., & Agrawal, R. (2019). Analysis of Educational Data Mining using Classification. Proceedings of the International Conference on Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing: Trends, Prespectives and Prospects, COMITCon 2019, 243–247. https://doi.org/10.1109/ COMITCon.2019.8862214
Joshika, P. and Rajeshwari. (2019). STUDENTS ’ PERFORMANCE ANALYSIS USING SIMPLE K-MEANS. 21(14), 990–995.
Kaunang, F. J., & Rotikan, R. (2018). Students’ academic performance prediction using data mining. Proceedings of the 3rd International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2018, 1–10. https:// doi.org/10.1109/IAC.2018.8780547
Kostopoulos, G., Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., Koutsonikos, G., & Gravvanis, G. A. (2018). Forecasting students’ success in an open university. International Journal of Learning Technology, 13(1), 26–43. https:// doi.org/10.1504/IJLT.2018.091630
Kumar, V. Krishna, A. Neelakanteswara, P. Basha, C. (2020). Advanced Prediction of Performance of a Student in an University using Machine Learning Techniques. Proceedings of the International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems, ICESC 2020, Icesc, 121–126. https://doi.org/10.1109/ ICESC48915.2020.9155557
Lamas, H. (2015). Sobre el rendimiento escolar. Prósitos y Representaciones: Revista de Psicología Educativa, 3(1), 313–386.
Lenskiy, A., Shariat, R., & Seol, S. (2020). The effect of academic breaks on undergraduate academic performance. The International Journal of Electrical Engineering & Education, 0(0), 1–12. https://doi. org/10.1177/0020720920922518
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: Una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicologia, 30(3), 1151–1169. https://doi.org/10.6018/ analesps.30.3.199361
López-Aguado, M., & Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca En Educació, 12(2), 1–14. https:// doi.org/10.1344/reire2019.12.227057
Martinez-Rodriguez, R. A., Alvarez-Xochihua, O., Mejia Victoria, O. D., Jordan Aramburo, A., & Gonzalez Fraga, J. A. (2019). Use of Machine Learning to Measure the Influence of Behavioral and Personality Factors on Academic Performance of Higher Education Students. IEEE Latin America Transactions, 17(4), 633–641. https://doi. org/10.1109/TLA.2019.8891928
Mavrou, I. (2015). Análisis factorial exploratorio: Cuestiones conceptuales y metodológicas. Revista Nebrija, 19, 71–80. https://www. nebrija.com/revista-linguistica/analisisfactorial-exploratorio.html
Mengash, H. A. (2020a). Using data mining techniques to predict student performance to support decision making in university admission systems. IEEE Access, 8(1), 55462–55470. https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2020.2981905
Mengash, H. A. (2020b). Using data mining techniques to predict student performance to support decision making in university admission systems. IEEE Access, 8, 55462–55470. https://doi.org/10.1109/ ACCESS.2020.2981905
Minichil, W., Eskindir, E., Demilew, D., & Mirkena, Y. (2020). Magnitude of premenstrual dysphoric disorder and its correlation with academic performance among female medical and health science students at University of Gondar, Ethiopia, 2019: a cross-sectional study. BMJ Open, 10(e034166). https://doi.org/10.1136/ bmjopen-2019-034166
Montero, E., Villalobos, J., & Valverde, A. (2007). Factores institucionales, pedagógicos, psicosociales y sociodemográficos asociados al rendimiento académico en la Universidad de Costa Rica: un análisis multinivel. RELIEVE - Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 13(2), 215–234. www.uv.es/RELIEVE/ v13n2/RELIEVEv13n2_5.htmwww.uv.es/ RELIEVE]pag.215
Moubayed, A., Injadat, M., Shami, A., & Lutfiyya, H. (2020). Student Engagement Level in an e-Learning Environment: Clustering Using K-means. American Journal of Distance Education, 34(2), 137–156. https://doi.org /10.1080/08923647.2020.1696140
Muñoz-Comonfort, A., Leenen, I., & der Goes, T. I. F. (2014). Correlación entre la evaluación diagnóstica y el rendimiento académico de los estudiantes de medicina. Investigación En Educación Médica, 3(10), 85–91. https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S2007505714727310
Murnion, P., & Helfert, M. (2013). Academic Analytics in quality assurance using organisational analytical capabilities A User-level Usage Analytics in Cloud Based Applications View project Insight View project. In U. Oxford (Ed.), Annual Conference of the UK Academy of Information Systems (UKAIS). https://doi. org/10.13140/2.1.3368.1600
Nieto, Y., Garcia, V., Montenegro, C., Gonzalez, C., & Gonzalez, R. (2019). Usage of Machine Learning for Strategic Decision Making at Higher Educational Institutions. IEEE Access, 7, 75007–75017. https://doi. org/10.1109/ACCESS.2019.2919343
Ochoa, L. L., Rosas Paredes, K., & Baluarte Araya, C. (2017). Evaluación de técnicas de minería de datos para la predicción del rendimiento académico. Proceedings of the LACCEI International MultiConference for Engineering, Education and Technology, 2017-July(January). https:// doi.org/10.18687/LACCEI2017.1.1.368
Orihuela Maita, G. Y. (2019). Aplicación de Data Science para la Predicción del Rendimiento Académico de los Estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional del Centro del Perú. Universidad Nacional Del Centro de Perú, 114.
Patacsil, F. F. (2020). Survival analysis approach for early prediction of student dropout using enrollment student data and ensemble models. Universal Journal of Educational Research, 8(9), 4036–4047. https://doi. org/10.13189/ujer.2020.080929
Rivera, E. E., Becerra, S. C., Cotrina, A. R., & Acero, A. C. (2020). Empatía y rendimiento académico en estudiantes universitarios. Educare, 24(2), 26. https://revistas. investigacion-upelipb.com/index.php/ educare/article/view/1319/1289
Rodriguez, M., & Ruíz, M. (2009). Indicadores de rendimiento de estudiantes universitarios: calificaciones versus créditos acumulados. Revista de Educación, 355, 467–492. http://www.revistaeducacion.educacion.es/ re355/re355_20.pdf
Sajjadi, S. Shapiro, B. Mckinlay, C. Sarkisyan, A.Shubin, C., & Osoba, E. (2018). Finding bottlenecks: Predicting student attrition with unsupervised classifier. 2017 Intelligent Systems Conference, IntelliSys 2017, 2018-Janua, 1166–1172. https://doi. org/10.1109/IntelliSys.2017.8324279
Santosh, K. C. (2020). AI-Driven Tools for Coronavirus Outbreak: Need of Active Learning and Cross-Population Train/ Test Models on Multitudinal/Multimodal Data. Journal of Medical Systems, 44(5), 1–5. https://doi.org/10.1007/s10916-020- 01562-1
Santoso, L. W., & Yulia. (2019). The Analysis of Student Performance Using Data Mining. In Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 924). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6861- 5_48
Sweeney, M., Rangwala, H., Lester, J., & Johri, A. (2016). Next-Term Student Performance Prediction: A Recommender Systems Approach. 1–27. https://doi.org/10.5281/ zenodo.3554603
T.Velmurugan, & Anuradha, C. (2016). Performance Evaluation of Feature Selection Algorithms in Educational Data Mining. International Journal of Data Mining Techniques and Applications, 5, 131–140. http://www.hindex.org/2016/ article.php?page=1176
Vega García, J. F. (2019). Modelo de pronóstico de rendimiento académico de alumnos en los cursos del programa de estudios básicos de la Universidad Ricardo Palma usando algoritmos de Machine Learning.
Viloria, A., García Guliany, J., Niebles Núñez, W., Palma, H. H., & Niebles Núñez, L. (2020). Data Mining Applied in School Dropout Prediction. Journal of Physics, 1432, 12092. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1432/1/012092
Yamao, E., Saavedra, L., Campos, R., & Huancas, V. (2018). Prediction of academic performance using data mining in first year students of peruvian university. Revista USMP - Campus, 23(26), 151–160.
Zaffar, M., Hashmani, M. A., Savita, K. S., & Rizvi, S. S. H. (2018). A Study of Feature Selection Algorithms for Predicting Students Academic Performance. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(5), 541–549. https:// doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090569
Zárate, E., Lavado, B., & Pomahuacre, W. (2020). Competecia comunicativa intercultural y rendimiento académico en lenguas extranjeras. Revista Conrado, 16(74). https://orcid.org/0000-0002-2924- 6771
Zhang, C., & Ma, Y. (2012). Ensemble machine learning : methods and applications (Springer (ed.); 2nd ed.).
Zhi-Hua Zhou. (2012). Ensemble learning: foundations and algorithms (1st ed., Vol. 1). Chapman & Hall/CRC.
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Publicado
Dec 31, 2021
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Cómo citar
1.
Análisis del rendimiento académico mediante técnicas de aprendizaje automático con métodos de ensamble. bol.redipe [Internet]. 2021 Dec. 31 [cited 2024 Nov. 5];10(13):171-90. Available from: https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1737
Sección
Artículos
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista.
Revista Boletín Redipe por Red Iberoamericana de Pedagogía se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional.
Biografía del autor/a
Leonardo Emiro Contreras Bravo, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., Colombia
Ingeniero, Estudiante de doctorado en ingeniería, Docente de planta. Facultad de ingeniería. Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia).
Héctor Javier Fuentes López, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., Colombia
Economista, Estudiante de doctorado en Economía. Docente de planta. Facultad de ingeniería. Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia).
Edwin Rivas Trujilllo, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., Colombia
Ingeniero, Doctor en ingeniería. Docente de planta. Facultad de ingeniería. Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Colombia)
Cómo citar
1.
Análisis del rendimiento académico mediante técnicas de aprendizaje automático con métodos de ensamble. bol.redipe [Internet]. 2021 Dec. 31 [cited 2024 Nov. 5];10(13):171-90. Available from: https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/1737