ARQUITECTURA COMPUTACIONAL PARA PREDECIR EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE ALUMNOS DE LA UNIVERSIDAD AGOSTINHO NETO

El estudio de los factores que intervienen en el rendimiento académico de los alumnos ha sido y sigue siendo un tema objeto de investigación pedagógica por cuanto aporta información de mucho valor en el proceso de personalización de la enseñanza y en la mejora del sistema educativo en su conjunto. A pesar de que esa información puede dar un indicio sobre las dificultades que presentarán individualmente los alumnos durante sus estudios inmediatos y futuros, es conveniente disponer de algún procedimiento que permita predecir con alguna certeza cuál será su rendimiento al finalizar un período. Este conocimiento facilitaría la creación de intervenciones oportunas que favorezcan un mejor aprendizaje de cada alumno en función de sus características personales. Para analizar la relación entre un grupo de factores que caracterizan a los alumnos que ingresan en la carrera de Ciencia de la Computación de la UAN y su rendimiento académico al finalizar el primer año se propone la utilización de un modelo de red neuronal del tipo Perceptron Multicapa (MLP), debido a su buen desempeño en la predicción del comportamiento de sistemas complejos. En este trabajo se describe una arquitectura computacional, que incluye una red neuronal MLP, con el fin de realizar una predicción del desempeño académico de los estudiantes al finalizar el primer año de la carrera

Identificación de factores influyentes en el éxito académico de estudiantes de primer año en la universidad Agostinho Neto

En el rendimiento académico dentro de la universidad influyen muchos factores, los que se manifiestan principalmente en el primer año de la carrera. Sin embargo, los factores influyentes y los resultados que se han presentado en estudios previos no son iguales en diferentes universidades. Este trabajo presenta una aproximación para identificar un grupo de factores o variables que puede incidir en que los estudiantes que ingresan en la carrera de Ciencias de la Computación en la universidad Agostinho Neto, de Angola, puedan tener éxito en dos materias de contenidos esenciales dentro de la carrera: Lógica de Programación y Programación Imperativa. Se analizan desde el punto de vista psicopedagógico y social, las razones que explican la selección de esas variables y se contrasta con un análisis correlacional para estimar la posible asociación entre cada variable independiente y la variable criterio. La información empleada corresponde a tres cursos (unos 800 alumnos). Los resultados de aplicar el estadístico Chi-cuadrado a tablas de contingencia sugieren un grupo de aspectos que más influyen en tener éxito en las asignaturas Lógica de Programación y Programación Imperativa.The low academic performance at the university is influenced by many factors manifested mainly in the early years of study. However, the influential factors and the results presented in previous studies are different depending on the kind of universities. This work presents an approach to identify a group of factors or variables affecting the low academic performance of students in Computer Science in the university Agostinho Neto, of Angola, during first year of studies, specifically in two essential subjects of the course: Logic of Programming and Imperative Programming. From the psychological, pedagogical and social point of view the reasons to select those variables is analyzed and is compared by mean of a correlacional analysis for estimating the possible association between each independent variable and the variable criteria. Information employed belongs to three courses (about 800 students). The results of applying the statistical Chi-square to contingency tables suggest a group of aspects that more mainly influence in achieve successful in the subjects Logic of Programming and Imperative Programming.Facultad de Informátic