Red neuronal para predecir el rendimiento académico - Maya René Choque Aguilar (Universidad Latinoamericana, 2024)
Este estudio presenta un modelo diseñado para predecir el rendimiento académico utilizando redes neuronales. Se enmarca en un enfoque cuantitativo y se categoriza como un estudio correlacional multivariado. La investigación se basa en una base de datos proveniente de una institución educativa, disponible en el repositorio de datos de la Universidad de California, Irvine. Se eligió R como el lenguaje de programación, con RStudio como entorno de desarrollo. Se adoptó la metodología CRISP-DM para llevar a cabo el análisis de datos. La construcción de la red neuronal se realizó utilizando el paquete nnet, disponible en el Comprehensive R Archive Network (CRAN). El modelo de red neuronal se aplicó a los datos recopilados de 649 estudiantes, y su capacidad predictiva se evaluó exhaustivamente. Tras compararlo con un modelo de regresión lineal múltiple, se observó que el modelo de red neuronal logró una efectividad del 87% en la predicción del rendimiento académico, evidenciando su idoneidad para este propósito.