Mejorando la asesoría académica en la educación de ingeniería con aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos del mundo real
Autores: Maphosa, Mfowabo; Doorsamy, Wesley; Paul, Babu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando la asesoría académica en la educación de ingeniería con aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos del mundo real
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Asesoramiento académico
Rendimiento estudiantil
Modelos predictivos
Importancia de características
Reducción de sesgos
Orientación académica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El estudio destaca la importancia de las características siguientes: matemáticas, ciencias físicas y puntajes de admisión al predecir el rendimiento estudiantil.
Descripción
El estudio destaca la importancia de las características siguientes: matemáticas, ciencias físicas y puntajes de admisión al predecir el rendimiento estudiantil.