1. Repositorio Digital Universidad Técnica de Cotopaxi
2. Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas
3. Carrera de Ingeniería Informática y Sistemas Computacionales
4. Tesis - Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales

Tipo de Material:	bachelorThesis
Título :	Análisis del nivel de rendimiento académico de estudiantes de los primeros ciclos utilizando arboles de decisión como técnica de inteligencia artificial, para determinar las posibles causas del bajo rendimiento en la facultad de ciencias de la ingeniería y aplicadas de la universidad técnica de Cotopaxi.
Autor :	Tomalo Morales, Shirley Vanessa
Director de Tesis:	Cadena Moreano, José Augusto, MSc. Ing.
Descriptores:	ANÁLISIS DEL NIVEL DE RENDIMIENTO ARBOLES DE DECISIÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Fecha de publicación :	ago-2019
Ciudad: Editorial:	Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC).
Citación :	Tomalo Morales Shirley Vanessa (2019); Análisis del nivel de rendimiento académico de estudiantes de los primeros ciclos utilizando arboles de decisión como técnica de inteligencia artificial, para determinar las posibles causas del bajo rendimiento en la facultad de ciencias de la ingeniería y aplicadas de la universidad técnica de Cotopaxi. UTC. Latacunga. 81 p.
metadata.dc.format.extent:	81 páginas
Descripción :	This research project tries to determine the possible causes of poor academic performance through the application of data mining, using decision trees as an artificial intelligence technique to predict their academic performance through factors that affect the students in their development. The results obtained with the application of decision trees to 236 students through a survey were able to verify the factors that influenced the students' performance according to their average, the academic variables obtained more significant information gain since they have higher accuracy for prediction, 87.33% of the students are very well in their level of academic performance. For the analysis of the information obtained on the attitudinal, academic, and identification factors, the Rapidminer tree, set role decision tools that are data mining software was applied, the use of the variables together corresponding to a single aspect that has no greater accuracy than the combination of variables of different aspects.
Aparece en las colecciones:	Tesis - Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales

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