Modelo basado en redes neuronales para proyectar el rendimiento académico de segundo grado de secundaria en la Institución Educativa N°16093-Jaén

La presente investigación ha tenido como objetivo construir un modelo de red neuronal artificial para proyectar el rendimiento académico de los estudiantes del segundo grado de secundaria de la Institución Educativa N°16093 Jose Galvez de Chunchuquillo, presenta un enfoque cuantitativo, no experimental, de tipo predictiva y proyectiva. Se utilizó el diseño metodológico CRISP-DM, la arquitectura de la red neuronal implementada está formada por tres capadas ocultas y una capa de salida, las variables de entrada de la red neuronal son 45 ítems de índole personal, social e institucional, la variable de salida es el promedio del estudiante. La red neuronal implementada logró una efectividad con exactitud en la predicción del promedio redondeado al entero más cercano del 88.67%, mientras que la efectividad en la predicción con una diferencia de 1 punto en el promedio es del 98.52%, garantizando de esta manera seguridad en la proyección del promedio de los estudiantes

Modelo basado en redes neuronales para proyectar el rendimiento académico del curso matemática I de los estudiantes de la UNIFSLB-Bagua

Está investigación ha tenido como objetivo diseñar e implementar un modelo de red neuronal artificial que permita proyectar los resultados académicos de los estudiantes del curso de Matemática I de la Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua, presenta un enfoque cuantitativo, de tipo predictiva y proyectiva, no experimental. Las variables de entrada de la red neuronal artificial son 42 ítems que responden a determinantes personales, sociales e institucionales que influyen en el rendimiento académico, el coeficiente de confiabilidad obtenido mediante la prueba Kuder-Richardson (KR20) fue de 0.82, la validación del instrumento se realizó con el criterio de juicio de expertos. Se utilizó la metodología CRISP-DM para la construcción del modelo neuronal el cual posee tres capas ocultas y una capada de salida, el coeficiente de correlación obtenido para el entrenamiento, la validación y la prueba de 0.91532, 0.90989 y 0.93612 respectivamente, consecuentemente la red neuronal logró una efectividad en la predicción exacta del promedio redondeado al entero más cercano del 65.24%, mientras que la efectividad en la predicción considerando el entero más cercano con una diferencia de 1 punto en el promedio es del 89.92%, lo cual garantiza una proyección confiable de los resultados académicos de los estudiantes