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Predicción de dificultades en competencias básicas, usando métodos Machine Learning, con estudiantes de décimo grado de las instituciones educativas Ramón Alvarado Sánchez y La Merced Manuel Antonio Hoyos García, Víctor Andrés Castro Dueñas; Director Carlos Javier Martinez Moncaleano

By: Hoyos García, Manuel Antonio [autor].
Contributor(s): Castro Dueñas, Víctor Andrés [autor] | Martínez Moncaleano, Carlos Javier [Director].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2022Description: 1 CD-ROM (1488 páginas); diagramas, fotografías, mapas, ilustraciones en general, tablas o cuadros; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Complejidad -- Sistemas Inteligentes | Aprendizaje automático -- Métodos Machine LearningDDC classification: Th MEIC 099
Contents:
Introducción -- Planteamiento del problema de investigación, descripción del problema, sistematización del problema, enunciación del problema -- Antecedentes y justificación -- Fundamentos teóricos, referentes contextual e institucional, marco teórico -- Objetivos de la investigación, general, específicos -- Metodología, tipo y enfoque de la investigación, universo de estudio, población y muestra, estrategias metodológicas, técnicas e instrumentos de investigación -- Análisis de resultados -- Conclusiones
Dissertation note: Tesis Magíster en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad. Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad. 2022 Summary: "Valorando el potencial que yace en los datos o la información y considerando el sistema educativo como un complejo constructo de interrelaciones en el que se pueden enmarcar otros sistemas que influyen y múltiples actores que activamente intervienen, se propuso hacer uso de los sistemas inteligentes al interior del campo de la educación para buscar interrelacionar características de singularidad de los agentes principales del sistema educativo: los estudiantes. En ese sentido, la investigación se estructuró como un posible modelo que tiene como objetivo establecer relaciones entre variables sociodemográficas y de desempeños para predecir dificultades en el desarrollo de competencias básicas de estudiantes de décimo grado en dos instituciones del departamento del Huila. De acuerdo con la complejidad inherente al propósito del trabajo, se integró un algoritmo machine learning que promoviera la posibilidad de encontrar y entender en los centros educativos, las posibles interrelaciones que conllevaron de manera concluyente a posibles predicciones en los desempeños de los estudiantes objeto de estudio. En consecuencia, se logra una caracterización apropiada de las singularidades de los estudiantes, también, una comparación entre los rendimientos de distintos algoritmos de clasificación y la selección del algoritmo decisiontreeclassifier como el más pertinente de acuerdo a la naturaleza del trabajo. Por último, se dejó un referente para abordar los problemas en el campo educativo de manera integradora y no a través de la usual segmentación de los mismos, así, se logró suscitar un cambio en las prácticas pedagógicas de docentes para considerar la mejora en el desarrollo de competencias."
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Item type Current location Collection Call number Copy number Status Date due Barcode Item holds
e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th MEIC 099 (Browse shelf) Ej.1 Available 900000024686
e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th MEIC 099 (Browse shelf) Ej.2 Available 900000024687
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Tesis Magíster en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad. Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Maestría en Estudios Interdisciplinarios de la Complejidad. 2022

Introducción -- Planteamiento del problema de investigación, descripción del problema, sistematización del problema, enunciación del problema -- Antecedentes y justificación -- Fundamentos teóricos, referentes contextual e institucional, marco teórico -- Objetivos de la investigación, general, específicos -- Metodología, tipo y enfoque de la investigación, universo de estudio, población y muestra, estrategias metodológicas, técnicas e instrumentos de investigación -- Análisis de resultados -- Conclusiones

"Valorando el potencial que yace en los datos o la información y considerando el sistema educativo como un complejo constructo de interrelaciones en el que se pueden enmarcar otros sistemas que influyen y múltiples actores que activamente intervienen, se propuso hacer uso de los sistemas inteligentes al interior del campo de la educación para buscar interrelacionar características de singularidad de los agentes principales del sistema educativo: los estudiantes. En ese sentido, la investigación se estructuró como un posible modelo que tiene como objetivo establecer relaciones entre variables sociodemográficas y de desempeños para predecir dificultades en el desarrollo de competencias básicas de estudiantes de décimo grado en dos instituciones del departamento del Huila.
De acuerdo con la complejidad inherente al propósito del trabajo, se integró un algoritmo machine learning que promoviera la posibilidad de encontrar y entender en los centros educativos, las posibles interrelaciones que conllevaron de manera concluyente a posibles predicciones en los desempeños de los estudiantes objeto de estudio. En consecuencia, se logra una caracterización apropiada de las singularidades de los estudiantes, también, una comparación entre los rendimientos de distintos algoritmos de clasificación y la selección del algoritmo decisiontreeclassifier como el más pertinente de acuerdo a la naturaleza del trabajo. Por último, se dejó un referente para abordar los problemas en el campo educativo de manera integradora y no a través de la usual segmentación de los mismos, así, se logró suscitar un cambio en las prácticas pedagógicas de docentes para considerar la mejora en el desarrollo de competencias."

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