Estrategias para usar el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los estudiantes durante las transiciones educativas

Wilson Vargas Martínez; Sandra Cristancho

doi:10.26507/paper.3195

Estrategias para usar el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los estudiantes durante las transiciones educativas

Autores/as

Wilson Vargas Martínez Universidad EAN
Sandra Cristancho Universidad EAN

DOI:

https://doi.org/10.26507/paper.3195

Palabras clave:

Tecnología 4.0, Data Science, Business Intelligence, Machine Learning, Predicciones, Reformas educativas

Resumen

En este trabajo de investigación, se intentará establecer la conexión entre cómo el uso de tecnologías de datos se ha convertido en un tema cada vez más relevante en varios sectores, con el objetivo de aprovechar la enorme cantidad de datos que se generan en las diferentes actividades específicas de cada sector. La ciencia de datos y la inteligencia empresarial tienen como objetivo permitir la construcción de estrategias basadas en modelos de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y la calidad en la toma de decisiones. Desde el sector educativo, el uso de estas tecnologías orientadas a datos elevará y mejorará las oportunidades tanto para los estudiantes como para las instituciones.

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Citas

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Publicado

11-09-2023

Cómo citar

[1]

W. Vargas Martínez y S. Cristancho, «Estrategias para usar el aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los estudiantes durante las transiciones educativas», EIEI ACOFI, sep. 2023.