logo móvil
Contáctanos

Predicción temprana de abandono en MOOCs a través de aprendizaje supervisado y optimización de hiperparámetros

Autores: Panagiotakopoulos, Theodor; Kotsiantis, Sotiris; Kostopoulos, Georgios; Iatrellis, Omiros; Kameas, Achilles

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2021

Predicción temprana de abandono en MOOCs a través de aprendizaje supervisado y optimización de hiperparámetros


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Cursos en línea masivos y abiertos
MOOCs
Educación en línea
Deserción estudiantil
Algoritmos de aprendizaje automático
Tasas de finalización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 35

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los últimos años, los cursos en línea masivos y abiertos (MOOCs) han ganado cada vez más popularidad en el campo de la educación en línea. Los estudiantes con diferentes necesidades y especificidades de aprendizaje pueden asistir a una amplia gama de cursos en línea especializados ofrecidos por universidades e instituciones educativas.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro