Progresión académica de los estudiantes mediante algoritmos de aprendizaje automático
Una investigación sobre la predicción de la progresión académica de los estudiantes
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La minería de datos educativos está avanzando a pasos agigantados en el campo de la investigación debido a la creciente cantidad de datos que se manejan a diario. La EDM se ocupa de extraer información significativa del entorno educativo. Para analizar y comprender los crecientes datos educativos, se emplean algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y agrupar los conjuntos de datos. La investigación en este campo se centra en comprender el análisis del comportamiento de los estudiantes, clasificarlos para predecir los resultados académicos, agrupar a los estudiantes en funci...
La minería de datos educativos está avanzando a pasos agigantados en el campo de la investigación debido a la creciente cantidad de datos que se manejan a diario. La EDM se ocupa de extraer información significativa del entorno educativo. Para analizar y comprender los crecientes datos educativos, se emplean algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y agrupar los conjuntos de datos. La investigación en este campo se centra en comprender el análisis del comportamiento de los estudiantes, clasificarlos para predecir los resultados académicos, agrupar a los estudiantes en función de diversos factores que pueden influir en el rendimiento y muchos más. Muchos investigadores han recomendado un sistema de recomendación para lograr el objetivo de identificar y clasificar a los estudiantes en función de su rendimiento.
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