Modelo de pronóstico en la educación superior en pruebas específicas de ingeniería, licenciatura, y pensamiento científico matemático en Saber Pro aplicando Machine Learning
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2021-03-01
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Descripción
Por medio de la obtención de las bases de datos del Icfes con respecto a las pruebas Saber Pro y las pruebas específicas Saber Pro de Ingeniería, Licenciatura y pensamiento Científico Matemático desde los años 2017 al 2019, se realiza un modelo de pronósticos con Machine Learning, utilizando los algoritmos K Vecinos más Cercanos, K-Means, Naive Bayes y Red Neuronal Tensor Flow Keras, de los cuales 2 de 4 algoritmos obtuvieron resultados óptimos (Naive Bayes y K Vecinos más Cercanos), para verificar cual ha sido el comportamiento de los estudiantes cuando presentan el examen Saber Pro y terminan la universidad, de manera que se pueda evidenciar que las variables: familiares, estudios de la madre, lugar de residencia, equipamiento doméstico, lectura en casa, numero de hermanos y calificaciones afectan el logro educativo en la calidad de la educación universitaria.
Resumen
By means of obtaining the Icfes Databases with regard to the Saber Pro exams and the specific exams Saber Pro of Engineering, teaching and Mathematical Scientific thought from the years 2017 to 2019, to make a forecasting model with Machine Learning, using the algorithms K Nearest Neighbors, K-Means, Naive Bayes and Neural Network TensorFlow Keras, of which 2 of 4 algorithms obtained optimal results (Naive Bayes and K Nearest Neighbors), to verify what has been the behavior of the students when they take the Saber Pro exam and finished university, so that it can be evidenced that the variables: family members, mother's studies, place of residence, domestic equipment, reading at home, number of siblings and scores, affect educational achievement in the quality of university education.
Palabras clave
Bayes, Algoritmos, Pronósticos, Aprendizaje automático