Procesamiento de bases de datos escolares por medio de redes neuronales artificiales

• Published in: Ciencia ergo sum Vol. 27; no. 3; p. e101|1
• Main Authors: Miranda García, Brenda, González Bárcenas, Víctor Manuel, Reyes Nava, Adriana, Alejo Eleuterio, Roberto, Rendón Lara, Eréndira
• Format: Journal Article
• Language: English; Spanish
• Published: Toluca Universidad Autónoma del Estado de México 01-01-2020; Universidad Autonoma del Estado de Mexico
• Subjects: Algorithms; Artificial intelligence; bases de datos escolares y datos cualitativos; Data mining; inteligencia artificial; Intelligence; Mentoring; Mentoring programs; Neural networks; redes neuronales artificiales; Schools
• ISSN: 1405-0269; 2395-8782
• DOI: 10.30878/ces.v27n3a11

El estudio de bases de datos escolares es un área que ha sido poco estudiada y cuestionada desde el punto de vista de la minería de datos o la inteligencia artificial, actualmente, existen algunos trabajos que muestran su procesamiento mediante algoritmos de aprendizaje automático o “inteligentes”, sin embargo, no se detienen a analizar la pertinencia de procesar datos cualitativos como si fueran cuantitativos. En este trabajo, se estudia este problema con el uso de tres modelos de red neuronal. Los resultados evidencian la capacidad de estos modelos para clasificar con un alto grado de acierto tendencias en los estudiantes, utilizando principalmente datos cualitativos.