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https://hdl.handle.net/11000/32469
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Úbeda González, David | - |
dc.contributor.advisor | Ramos Martínez, Julio Alberto | - |
dc.contributor.author | Agulló Mendoza, Óscar | - |
dc.contributor.other | Departamentos de la UMH::Ciencias Sociales y Humanas | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-07-16T07:40:40Z | - |
dc.date.available | 2024-07-16T07:40:40Z | - |
dc.date.created | 2024-06 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11000/32469 | - |
dc.description | Especialidad : Matemáticas | es_ES |
dc.description.abstract | La educación es un factor fundamental para el desarrollo individual y social. Sin embargo, predecir este rendimiento y actuar en consecuencia es una tarea compleja. En este contexto, la minería de datos emerge como una herramienta valiosa para comprender los factores que influyen en el éxito escolar. El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo matemático predictivo del rendimiento académico de estudiantes de educación secundaria utilizando técnicas de minería de datos. A partir de un conjunto de datos históricos, se pretende identificar patrones y relaciones que permitan anticipar el desempeño futuro de los estudiantes. Se analizarán variables relevantes como calificaciones, historial académico, condiciones socioeconómicas y características del entorno familiar de los estudiantes. La minería de datos ofrece un gran potencial para mejorar la comprensión del rendimiento académico y desarrollar estrategias educativas más efectivas. El estudio espera generar información valiosa para docentes, directivos e instituciones educativas, permitiéndoles tomar decisiones más acertadas en pro del éxito académico de los estudiantes. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.format.extent | 35 | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Miguel Hérnández de Elche | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Educación | es_ES |
dc.subject | Rendimiento académico | es_ES |
dc.subject | Minería de datos | es_ES |
dc.subject | ESO | es_ES |
dc.subject | Phyton | es_ES |
dc.subject | random forest | es_ES |
dc.subject | regresión logística | es_ES |
dc.subject.classification | Especialidad de matemáticas | es_ES |
dc.subject.other | CDU::3 - Ciencias sociales::37 - Educación. Enseñanza. Formación. Tiempo libre | es_ES |
dc.title | Creación de modelo de predicción del rendimiento académico en centros de educación secundaria | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
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AGULLO MENDOZA, OSCAR_1821459_assignsubmission_file_TFM_74378997X.pdf
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