Publicado:

2022-06-01

Número:

Vol. 9 Núm. 2 (2021): Julio-Diciembre-2021

Sección:

Investigación

Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas

Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics

Autores/as

  • Sebastian Camilo Vanegas-Ayala Ingeniero de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Universidad Distrital Francisco José de Caldas,
  • Daniel David Leal-Lara Ingeniero de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Universidad Distrital Francisco José de Caldas,
  • Julio Barón-Velandia Ingeniero de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Universidad Distrital Francisco José de Caldas,

Palabras clave:

COVID-19; Academic Performance; Educational Data Mining; Saber Pro tests; Neural Networks; Linear Regression. (en).

Palabras clave:

COVID-19; Desempeño Académico; Minería de Datos Educativa; Pruebas Saber Pro; Redes Neuronales; Regresión Lineal. (es).

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Resumen (es)

El propósito del presente artículo de investigación es exponer los resultados
obtenidos al aplicar la minería de datos al ámbito educativo de las pruebas saber pro obtenidas
en épocas de pandemia del año 2020 con el objeto de determinar las variables más influyentes
en el desempeño de los estudiantes y como se vieron afectadas por la pandemia. Para tal
efecto se utilizaron los resultados obtenidos en el año 2019 y 2020, aplicando la metodología
CRISP-DM, la cual es un referente en el ámbito de minería de datos. Se realizó un proceso
de selección inicial de atributos teniendo en cuenta aquellos que en la literatura los autores
encontraron relevantes tales como la información socioeconómica, hábitos de estudio, entre
otros. Se procedió a limpiar y transformar en un repositorio de datos con los resultados
obtenidos en estas pruebas y se aplicó la técnica de predicción basada redes neuronales
profundas y regresión lineal para evidenciar el comportamiento a nivel de predicción de los
atributos seleccionados. Se obtuvo que los atributos que influyen de manera importante en
los procesos de predicción son los asociados ...

Referencias

Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL); Oficina Regional de Educación para

América Latina y el Caribe. (2020). Educación en tiempos de pandemia (covid-19). Revista Universidad

de La Salle, 1(85), 51–59. https://doi.org/10.19052/ruls.vol1.iss85.4

García-González, J. D., & Skrita, A. (2019). Predicting academic performance based on students’ family

environment: Evidence for Colombia using classification trees. Psychology, Society and Education,

(3), 299–311. https://doi.org/10.25115/psye.v11i3.2056

Koretz, D., & Langi, M. (2018). Predicting Freshman Grade-Point Average from Test Scores: Effects

of Variation Within and Between High Schools. Educational Measurement: Issues and Practice, 37(2),

–19. https://doi.org/10.1111/emip.12173

Marly Johana Bahamón, M., & Ruiz, L. R. (2014). Characterization of the intellectual ability,

Sociodemographic and academic factors of students with high and low performances in the Saber

Pro exam – 2012. Avances En Psicologia Latinoamericana, 32(3), 459–476. https://doi.org/10.12804/

apl32.03.2014.01

Orange. (2021). Minería de datos de Orange - Minería de datos.

Ospina, D. R. (2019). Relaciones de Clase en el Sistema Universitario y su Efecto sobre el Rendimiento

Académico: El Caso de Bogotá. Multidisciplinary Journal of Educational Research, 9(1), 1–24.

Oviedo Carrascal, A. I., & Jiménez Giraldo, J. (2019). Minería de datos educativos: Análisis del desempeño

de estudiantes de ingeniería en las pruebas SABER-PRO. Revista Politécnica, 15(29), 128–140. https://

doi.org/10.33571/rpolitec.v15n29a10

Poh, N., & Smythe, I. (2015). To what extend can we predict students’ performance? A case study in

colleges in South Africa. IEEE SSCI 2014 - 2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence

- CIDM 2014: 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining, Proceedings,

–421. https://doi.org/10.1109/CIDM.2014.7008698

Rodríguez, M., & Correa, J. (2018). Impacto del contexto municipal sobre el desempeño académico

individual. Lecturas de Economía, 90(90), 159–193. https://doi.org/10.17533/udea.le.n90a06

Rodríguez Rosero, D. D., Ordoñez Ortega, R. E., & Hidalgo-Villota, M. E. (2021). Determinantes del

rendimiento académico de la educación media en el departamento de Nariño, Colombia. Lecturas de

Economía, 94, 87–126. https://doi.org/10.17533/udea.le.n94a341834

Ruiz Escorcia, R. R., Arévalo Medrano, J. B., Morillo, G. P., & Acosta-Humánez, P. B. (2018). Análisis

de componentes principales aplicado a la prueba estatal Colombiana Saber 11. Espacios, 39(10).

Timarán-pereira, R., Hidalgo-troya, A., & Vidal-alegría, F. (2020). Una Mirada al Desempeño Académico

en las Pruebas Saber Pro de los Estudiantes de Ingeniería desde la Minería de Datos Educativa. 29–43.

Timarán Pereira, R., Vidal Alegria, F. A., & Solís Flórez, D. (2016). Identificación de Patrones de

Rendimiento 2012-2014, en las Competencias Lectura Crítica Académico en las Pruebas Saber Pro entre

Artículo de investigación. ISSN: 2344-8288 Vol. 9 No. 2. 2021 Bogotá-Colombia

Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas 16

y Comunicación Escrita con Técnicas Predictivas de Minería de Datos. Descubrimiento de Patrones de Desempeño Académico Con Árboles de Decisión En Las Competencias Genéricas de La Formación Profesional, 51–64. https://doi.org/10.16925/9789587600490

Cómo citar

APA

Vanegas-Ayala, S. C. ., Leal-Lara, D. D., & Barón-Velandia, J. . (2022). Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics. Tecnología Investigación y Academia, 9(2), 5–16. Recuperado a partir de https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446

ACM

[1]
Vanegas-Ayala, S.C. , Leal-Lara, D.D. y Barón-Velandia, J. 2022. Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics. Tecnología Investigación y Academia. 9, 2 (jun. 2022), 5–16.

ACS

(1)
Vanegas-Ayala, S. C. .; Leal-Lara, D. D.; Barón-Velandia, J. . Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics. Tecnol. Investig. Academia TIA 2022, 9, 5-16.

ABNT

VANEGAS-AYALA, S. C. .; LEAL-LARA, D. D.; BARÓN-VELANDIA, J. . Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics. Tecnología Investigación y Academia, [S. l.], v. 9, n. 2, p. 5–16, 2022. Disponível em: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446. Acesso em: 28 jun. 2022.

Chicago

Vanegas-Ayala, Sebastian Camilo, Daniel David Leal-Lara, y Julio Barón-Velandia. 2022. «Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics». Tecnología Investigación y Academia 9 (2):5-16. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446.

Harvard

Vanegas-Ayala, S. C. ., Leal-Lara, D. D. y Barón-Velandia, J. . (2022) «Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics», Tecnología Investigación y Academia, 9(2), pp. 5–16. Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446 (Accedido: 28junio2022).

IEEE

[1]
S. C. . Vanegas-Ayala, D. D. Leal-Lara, y J. . Barón-Velandia, «Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics», Tecnol. Investig. Academia TIA, vol. 9, n.º 2, pp. 5–16, jun. 2022.

MLA

Vanegas-Ayala, S. C. ., D. D. Leal-Lara, y J. . Barón-Velandia. «Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics». Tecnología Investigación y Academia, vol. 9, n.º 2, junio de 2022, pp. 5-16, https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446.

Turabian

Vanegas-Ayala, Sebastian Camilo, Daniel David Leal-Lara, y Julio Barón-Velandia. «Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics». Tecnología Investigación y Academia 9, no. 2 (junio 1, 2022): 5–16. Accedido junio 28, 2022. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446.

Vancouver

1.
Vanegas-Ayala SC, Leal-Lara DD, Barón-Velandia J. Predicción rendimiento estudiantes pruebas saber pro en pandemia junto con las características socioeconómicas: Prediction of student performance saber pro test in pandemic together with socioeconomic characteristics. Tecnol. Investig. Academia TIA [Internet]. 1 de junio de 2022 [citado 28 de junio de 2022];9(2):5-16. Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/19446

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