Diagnóstico académico de los estudiantes de ingenierías con el uso de inteligencia artificial

Abstract

Objective: To describe the results of an academic diagnostic test given to first year engineer students, using artificial intelligence methods and techniques.Methods: Interview and data collection were used, configuring a case base that takes into consideration demographic, socioeconomic and academic attributes of the students. Theoretical, statistical and data mining methods are used with the use of attribute selection techniques, classification and prediction algorithms to perform such diagnosis in a group of students.Result: The authors devise a tool for academic diagnosis based artificial intelligence. It identifies the among the most relevant attributes, the academic indexes, the center of origin, the rank and results of the admittance exams in mathematics and Spanish.Conclusion: In this research, artificial intelligence techniques were applied to achieve prediction and diagnosis of first year students in the specialties of Electrical, Mechanical, Computer Science, Civil, Industrial, Chemistry and Agronomy. The usefulness of applying different artificial intelligence models to the academic diagnosis process is demonstrated.Objetivo: Exponer los resultados de un diagnóstico académico aplicado a estudiantes del primer año de las carreras de ingeniería, utilizando métodos y técnicas de inteligencia artificial.Métodos: Se empleó la entrevista y la recopilación de datos, conformando una base de casos que toma en consideración atributos demográficos, socioeconómicos y académicos de los estudiantes. Se utilizan métodos teóricos, estadísticos y de minería de datos con el uso de técnicas de selección de atributos, algoritmos de clasificación y predicción para realizar dicho diagnóstico en un grupo de estudiantes.Resultados: Se aportó el diseño para la realización del diagnóstico académico. Además, en la aplicación del diagnóstico se identificaron que los atributos índices académico, centro de procedencia, escalafón y resultados de los exámenes de ingreso de matemática y español, son los que tienen mayor peso al momento de diagnosticar a los estudiantes del primer año de las ingenierías.Conclusiones: En esta investigación se aplicaron técnicas de inteligencia artificial para lograr predecir y diagnosticar a los estudiantes que cursan primer año en las especialidades de Eléctrica, Mecánica, Informática, Civil, Industrial, Química y Agronomía. Se demuestra la utilidad de aplicar diferentes modelos de inteligencia artificial al proceso de diagnóstico académico