| dc.contributor | | es-ES |
| dc.creator | Gamarra Gómez, Francisco | |
| dc.date | 2020-03-06 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-30T20:24:44Z | |
| dc.date.available | 2023-08-30T20:24:44Z | |
| dc.identifier | https://revistas.ujcm.edu.pe/index.php/rctd/article/view/137 | |
| dc.identifier | 10.37260/rctd.v5i9.137 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8540659 | |
| dc.description | Objetivo. Establecer el sobresaliente modelo predictivo para las métricas de Machine Learning, entre neurorrendimiento académico, neuroaprendizaje, características de los estudiantes y la longitud de onda en la Universidad José Carlos Mariátegui Filial Tacna, 2018-I. Materiales y métodos. Se utilizó el diseño no experimental y la correspondencia del coeficiente de determinación R, en un enfoque cuantitativo. La población estuvo compuesta por 650 estudiantes, con una muestra de 194 estudiantes, el nivel de confianza fue de 95%, el intervalo de error es de 5%. Los instrumentos empleados fueron la media de evaluación por estudiante, la nómina de características individuales y encuestas acerca de la longitud de onda. Resultados. La regresión de decisión forestal con 0,985251 fue el mejor modelo predictivo; además, se obtuvo un buen índice Kappa, determinado por medio del software Azure Machine Learning Studio. Conclusiones. Para cada escuela se determinó el mejor modelo predictivo, a medida que el entrenamiento se realice con mayor población,aumentara el índice Kappa. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad José Carlos Mariátegui | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.ujcm.edu.pe/index.php/rctd/article/view/137/121 | |
| dc.relation | 10.37260/rctd.v5i9.137.g121 | |
| dc.rights | Copyright (c) 2020 REVISTA CIENCIA Y TECNOLOGÍA - Para el Desarrollo - UJCM | es-ES |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | es-ES |
| dc.source | REVISTA CIENCIA Y TECNOLOGÍA - Para el Desarrollo - UJCM; Vol. 5, Núm. 9 (2019): REVISTA CIENCIA Y TECNOLOGÍA - Para el desarrollo - UJCM; 10-18 | es-ES |
| dc.source | 2413 - 7057 | |
| dc.source | 2411 - 8044 | |
| dc.source | 10.37260/rctd.v5i9 | |
| dc.subject | | es-ES |
| dc.subject | Big data; Machine Learning; Modelo y regresión; Neurorrendimiento académico | es-ES |
| dc.title | MODELO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA EL NEURORRENDIMIENTO ACADÉMICO DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | | es-ES |
