Modelo predictor del rendimiento académico de los estudiantes de un curso de programación de primer año de la Universidad Andrés Bello
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Fecha
2021
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
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Editor
Universidad Andrés Bello
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Resumen
La Universidad Andrés Bello utiliza una plataforma de ejercicios de programación basada en Open EDX, en donde los alumnos de primer año de Ingeniería Informática realizan ejercicios como parte de su curso Introductorio a la programación. Al dejar sus respuestas a los ejercicios, además se puede conocer las secuencias en que los realizaron, información que además de permitir la evaluación de los estudiantes, se puede utilizar para construir modelos que permitan predecir su rendimiento en el curso. En este trabajo se propone un modelo de regresión logística para predecir el rendimiento académico que pueden tener los estudiantes de primer año a lo largo de la asignatura de Introducción a la Programación. Los resultados del modelo clasificador son excelentes, donde tan solo entregándole 15 ejercicios realizados por los alumnos, omitiendo variables importantes como calificaciones de solemne, tareas o hitos; se obtiene hasta un 78% de probabilidad de que el modelo pueda clasificar correctamente a un alumno. La limitación o trabajo futuro de este proyecto se basa en capacidad de generalizar conclusiones, ya que el modelo depende significativamente de la cantidad de ejercicios que realicen los estudiantes y el tipo de ejercicio. Para un trabajo futuro se recomienda buscar otros atributos que puedan complementar y aportar al modelo en su búsqueda para una clasificación más certera utilizando otros parámetros de clasificación.
The University Andrés Bello uses a platform for programming exercises based on OpenEDX, where first-year Computer Engineering students perform exercises as part of their Introductory Programming course. By leaving your answers to the exercises, you can also know the sequences in which they were carried out, information that, in addition to allowing the evaluation of the students, can be used to build models that allow predicting their performance in the course. In this work, a logistic regression model is proposed to predict the academic performance that first-year students may have throughout the course of Introduction to Programming.The results of the classifier model are excellent, where only giving 15 exercises carried out by the students, omitting important variables such as solemn grades, tasks or milestones; you get up to a 78% probability that the model can correctly classify a student.The limitation or future work of thisproject is based on the ability to generalize conclusions, since the model depends significantly on the number of exercises that students perform and the type of exercise. For future work, it is recommended to look for other attributes that can complementand contribute to the model in its search for a more accurate classification using other classification parameters.
The University Andrés Bello uses a platform for programming exercises based on OpenEDX, where first-year Computer Engineering students perform exercises as part of their Introductory Programming course. By leaving your answers to the exercises, you can also know the sequences in which they were carried out, information that, in addition to allowing the evaluation of the students, can be used to build models that allow predicting their performance in the course. In this work, a logistic regression model is proposed to predict the academic performance that first-year students may have throughout the course of Introduction to Programming.The results of the classifier model are excellent, where only giving 15 exercises carried out by the students, omitting important variables such as solemn grades, tasks or milestones; you get up to a 78% probability that the model can correctly classify a student.The limitation or future work of thisproject is based on the ability to generalize conclusions, since the model depends significantly on the number of exercises that students perform and the type of exercise. For future work, it is recommended to look for other attributes that can complementand contribute to the model in its search for a more accurate classification using other classification parameters.
Notas
Proyecto de Título (Ingeniero Civil Informático)
Palabras clave
Tecnología Educativa, Pensamiento Computacional