Comparación entre Modelos de Regresión Lineal Múltiple Vs Redes Neuronales Artificiales Supervisadas en la Predicción de Calificaciones Ser Bachiller 2018-2019 del Ecuador
Contenido principal del artículo
Resumen
El artículo trata sobre la comparación entre modelos de Regresión Lineal Múltiple vs Redes Neuronales Artificiales supervisadas en la predicción del rendimiento académico en forma de calificaciones de la evaluación Ser-Bachiller del Ecuador, periodo 2018-2019. Esto mediante la comprobación de supuestos y el cálculo de medidas de adecuación para identificar el mejor método de predicción. Para cumplir con el objetivo se utilizó información de los resultados de las pruebas Ser-Bachiller del Ecuador en el ciclo 2018-2019 cuya base de datos se encuentra en la página oficial del Instituto Nacional de Evaluación Educativa. Se contó con 514852 estudiantes evaluados de todo el país. Con esta información se compararon modelos que predicen las calificaciones en el dominio de Matemática, Lingüístico, Científico y Ciencias Sociales, mediante factores asociados al rendimiento académico de tipo Institucional, Pedagógico, Psicosocial y sociodemográfico.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Para promover el intercambio global de conocimiento, facilita el acceso irrestricto a sus contenidos desde el momento de su publicación en esta edición electrónica, por lo que es una revista de acceso abierto. según licencia de uso y distribución Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) Esta circunstancia deberá ser expresada de esta forma cuando sea necesario. Puede consultar la versión informativa y el texto legal de la licencia.