Data Science para la Predicción del Rendimiento Académico

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.23857/dc.v8i1.2481

Palabras clave:

data science, tecnología educativa, rendimiento académico.

Resumen

En el íºltimo año las instituciones educativas se han visto afectadas por la emergencia sanitaria, la educación se tornó netamente virtual, lo cual en muchos casos no ha sido favorecedor para todos los estudiantes. Esta investigación se realizó con el objetivo de proporcionar una aplicación de data science que permita realizar una predicción del rendimiento académico de los estudiantes de nivel bósica, con el fin de evaluar la efectividad de los métodos de enseñanza virtual. El diseño metodológico se ha desarrollado en la herramienta PMI que consiste en una serie de fases secuenciales en donde permitiró la obtención de un entregable. Por esta razón, el proyecto evalíºa los factores que inciden en el rendimiento académico haciendo uso de técnicas actuales como son la data science y herramientas de machine learning.

Biografía del autor/a

Zoila Jessenia Fabara-Sarmiento, Universidad de Guayaquil, Guayaquil,

Master Universitario en Tecnología Educativa y Competencias Digitales, Ingeniera en Diseño Gráfico, Licenciada en Ciencias de la Educación Mención Sistemas Multimedia, Diseñador Gráfico, Docente, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

Janeth Pilar Diaz-Vera, Universidad de Guayaquil, Guayaquil,

Magister en Educación Informática, Licenciada en Ciencias de la Educación Especialización Informática, Tecnóloga Pedagógica en Informática, Docente, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

Alicia Karina Ruiz-Ramirez, Universidad de Guayaquil, Guayaquil,

Magister en Educación Informática, Ingeniera en Sistemas Computacionales, Licenciada en Ciencias de la Educación Especialización Educadores de Párvulos, Docente, Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador.

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Publicado

2022-01-06

Cómo citar

Fabara-Sarmiento, Z. J., Diaz-Vera, J. P., & Ruiz-Ramirez, A. K. (2022). Data Science para la Predicción del Rendimiento Académico. Dominio De Las Ciencias, 8(1), 99–112. https://doi.org/10.23857/dc.v8i1.2481

Número

Vol. 8 Núm. 1 (2022): Enero-Marzo 2022

Sección

Artí­culos Cientí­ficos

Licencia

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