Desbloquear las perspectivas de los estudiantes: Análisis del rendimiento con K-Means mejorado
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El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de los datos sin programación explícita. Se aplica en varios campos, como la educación, el reconocimiento de patrones, la industria, las redes sociales y las recomendaciones de productos. En educación, el ML y la minería de datos educativos (EDM) se están volviendo cruciales debido a la creciente cantidad de datos de los estudiantes. La EDM ayuda a descubrir información oculta en los conjuntos de datos educativos, lo que contribuye a mejorar el rendimiento de los estudiantes y a m...
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de los datos sin programación explícita. Se aplica en varios campos, como la educación, el reconocimiento de patrones, la industria, las redes sociales y las recomendaciones de productos. En educación, el ML y la minería de datos educativos (EDM) se están volviendo cruciales debido a la creciente cantidad de datos de los estudiantes. La EDM ayuda a descubrir información oculta en los conjuntos de datos educativos, lo que contribuye a mejorar el rendimiento de los estudiantes y a mejorar la toma de decisiones de profesores e instituciones. Para analizar el rendimiento de los alumnos suelen utilizarse técnicas como la agrupación (por ejemplo, K-means modificado) y la clasificación (por ejemplo, árboles de decisión). El clustering agrupa a los estudiantes en función de sus características, mientras que el método del codo ayuda a determinar el tamaño óptimo de los grupos. El ML en la educación ayuda a mejorar los resultados de los estudiantes y a optimizar las decisiones administrativas, lo que lo hace valioso tanto para los estudiantes como para las instituciones. Este enfoque basado en datos es clave para mejorar la calidad de la educación en el futuro.
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