Modelos de minería de datos aplicados al rendimiento académico universitario: Educación virtual durante pandemia COVID-19

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21704/rtn.v15i1.1812

Abstract

En el 2020 se suscitó la pandemia por COVID-19, la cual trajo consigo un cambio en las rutinas de las personas hacia la virtualidad. La educación no ha sido ajena a estos cambios, los cuales han venido acompañados de un deterioro en la salud mental, manifestándose a través de la depresión, ansiedad, estrés, entre otros. Esta investigación buscó caracterizar a los estudiantes de cursos básicos de estadística en su primer ciclo de clases virtuales, así como establecer qué variables influyeron en su rendimiento académico. Se encontraron 3 conglomerados de estudiantes, diferenciados principalmente por la edad, historial académico y puntajes de depresión, ansiedad y estrés. Por otro lado, los atributos que mayor ganancia de información presentan al predecir el rendimiento académico fueron el promedio ponderado semestral del ciclo anterior, la asignatura en la que se matriculó, la cantidad de créditos matriculados, la edad, el estrés y la ansiedad.

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Published

2021-12-28

Issue

Section

Educación