Análisis del nivel de rendimiento académico de estudiantes de los primeros ciclos utilizando arboles de decisión como técnica de inteligencia artificial, para determinar las posibles causas del bajo rendimiento en la facultad de ciencias de la ingeniería y aplicadas de la universidad técnica de Cotopaxi.
Shirley Vanessa Tomalo Morales
- 81 páginas ; 30 cm.
Incluye CD-Rom.
Proyecto (Ingeniero en Informática y Sistemas Computacionales); Viscaíno, Fausto ; Dir.
1.Información básica. 2. Diseño investigativo. 3. Marco Teórico 4. Metodología 5. Análisis y discusión de los resultados 6. Presupuesto y análisis de impacto 7. Conclusiones y recomendaciones
LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN DE GRADO SON DE USO EXCLUSIVO PARA LA SALA DE LECTURA
Este proyecto de investigación busca determinar las posibles causas del bajo rendimiento académico mediante la aplicación de la minería de datos, utilizando árboles de decisión como técnica de inteligencia artificial para predecir su rendimiento académico a través de factores que afectan a los estudiantes en su desarrollo. Los resultados obtenidos con la aplicación de árboles de decisión a 236 estudiantes a través de una encuesta fueron capaces de verificar los factores que influyeron en el desempeño de los estudiantes de acuerdo a su promedio, las variables académicas obtuvieron más ganancia de información significativa ya que tienen mayor precisión para la predicción, 87.33% de los estudiantes están muy bien en su nivel de rendimiento académico. Para el análisis de la información obtenida sobre los factores actitudinales, académicos y de identificación, se aplicó el árbol Rapidminer, conjunto de herramientas de decisión de rol que son software de minería de datos, el uso de las variables en conjunto corresponde a un solo aspecto que no tiene mayor precisión que la combinación de variables de diferentes aspectos.
ANÁLISIS DEL NIVEL DE RENDIMIENTO ARBOLES DE DECISIÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL