Examinando por Autor "Garcia Peredo, Luis Jesus"

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Revisión sistemática sobre la predicción del rendimiento académico en estudiantes: técnicas y algoritmos
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2020) Garcia Peredo, Luis Jesus; Garcia Peredo, Luis Jesus; Aquino Trujillo, Jury Yesenia
El objetivo de la siguiente investigación es realizar un análisis en base a la revisión de literatura sobre la predicción del rendimiento académico del estudiante mediante uso de técnicas y/o algoritmos. Se estableció una revisión sistemática con publicaciones de los últimos cinco años, las cuales están alojadas en 3 bases de datos digitales seleccionadas: ProQuest, ScienceDirect y IOPscience, en todas se aplicaron filtros de búsqueda en base a criterios de inclusión/exclusión y calidad, finalmente se obtuvieron 13 artículos con los que se responden a las preguntas planteadas. Durante el desarrollo de esta investigación se obtuvo un listado de los continentes y países que realizan más investigaciones sobre la temática abarcada, gráficos que reflejan la utilización de técnicas/algoritmos para predecir el rendimiento académico e información gráfica y tabular sobre las características/factores que se toman en cuenta para lograr la predicción del rendimiento académico. Al obtener los resultados se pudo descubrir que el continente más investigador con respecto a esta temática es Asia, siendo los países que más aportan India e Indonesia, además se halló que las técnicas/algoritmos más usados para este tipo de predicción son Naive Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine y Neural Networks, por último, se definieron 5 factores que se utilizan mayormente para obtener predicciones sobre el rendimiento académico. Este artículo sirve para llenar un poco el vacío de información que hay en el Perú con respecto al tema y también como guía para investigaciones futuras que abarquen temáticas similares.
Sistema predictivo de rendimiento académico en base a factores influyentes en estudiantes del 1º secundaria en un colegio de Lambayeque
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2021) Garcia Peredo, Luis Jesus; Garcia Peredo, Luis Jesus; Vilchez Rivas, Marlon Eugenio
Hoy en día los estudiantes de los primeros años de secundaria de la I.E. Sara Bullón no presentan un rendimiento académico estable, este es influenciado por factores psicológicos. La institución intenta tomar acciones para mejorar esta situación, pero no han dado resultado ya que no tienen información clave que las facilite. Frente a esta problemática se planteó como objetivo principal de la investigación, la implementación de un sistema de predicción de rendimiento académico en base a diversos factores de influencia que facilite información sobre el rendimiento académico de los estudiantes. Primero se aplicó minería de datos con el uso de la metodología CRISP-DM para extraer información de la data de los estudiantes y establecer el algoritmo base del sistema de predicción (Random Forest o Decision Tree). Luego se automatizó el modelo para que mediante una interfaz se ingresen datos del estudiante y devuelva una predicción en tiempo real, fue integrada en un sistema que abarca el proceso de autorización de los apoderados de los estudiantes y muestreo de reportes para las predicciones realizadas, este sistema se realizó mediante la metodología RUP. Se concluyó que el algoritmo con la medida más óptima de asertividad fue Random Forest con 0.95, el cual se usó como base en la automatización del modelo, también se obtuvo el grado de importancia de cada variable (factor de influencia) en el modelo y se comparó la correlación obtenida de cada dimensión psicológica con respecto al rendimiento académico en base a la escala de Pearson.