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https://hdl.handle.net/11000/37167Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | García Crespí, Francisco Federico | - |
| dc.contributor.author | Fecci Espiñeira, Matteo | - |
| dc.contributor.other | Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2025-09-01T14:52:14Z | - |
| dc.date.available | 2025-09-01T14:52:14Z | - |
| dc.date.created | 2025-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11000/37167 | - |
| dc.description.abstract | Este TFG explora el uso de algoritmos de Machine Learning para predecir el rendimiento estudiantil, permitiendo identificar a estudiantes en riesgo. A través de modelos como Randomforest, J48, Logisticregression y Cart, se evalúa su precisión en dos entornos: uno básico y otro optimizado con ia para ajustar los parámetros y mejorar la exactitud. Los resultados destacan cómo esta combinación de enfoques permite mejorar la intervención educativa, facilitando decisiones informadas y transparentes para apoyar a los estudiantes en riesgo académico. | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.format.extent | 132 | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Miguel Hernández de Elche | es_ES |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Machine Learning | es_ES |
| dc.subject | análisis de datos | es_ES |
| dc.subject | minería de datos | es_ES |
| dc.subject | Llearning Analytics | es_ES |
| dc.subject.other | CDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnología | es_ES |
| dc.title | Desarrollo y evaluación de algoritmos de clasificación para la predicción del rendimiento estudiantil | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
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