MACHINE LEARNING TO PREDICT STUDENT ACADEMIC RISK IN ENGINEERING
DOI:
https://doi.org/10.26507/ponencia.1579Resumen
Identifying academic risk in an engineering program is very important since it allows to stablish policies that can be applied to prevent it and to guarantee student success. At Pontificia Universidad Javeriana in Bogotá – Colombia, we have developed s
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