<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Predicción de los resultados finales de los estudiantes utilizando JMP Pro 12
Thai Cao
Juana Rodriguez
Universidad Estatal de Oklahoma
Resumen:
Hay una serie de factores que pueden afectar los resultados escolares de los adolescentes. Al comprender esos factores, las escuelas y los padres pueden proporcionar apoyo oportunamente adecuado, lo que puede ayudar a los estudiantes a mejorar sus calificaciones escolares, y han continuado con un mejor desempeño en el futuro. Hemos obtenido datos de 1,044 estudiantes en dos escuelas secundarias públicas de Portugal ("GP" - Gabriel Pereira y "MS" - Mousinho da Silveira), de UCI Machine Learning Repository. El conjunto de datos original contiene 33 variables de entrada y 1 variable objetivo nominal identificada como "G" que contiene la calificación final promedio de los estudiantes. En la escuela secundaria portuguesa, un estudiante aprueba una clase si obtiene un 50% o más en el resultado final. Para los fines de nuestro análisis, hemos creado un objetivo binario a partir de las calificaciones finales promedio del conjunto de datos original. La nueva variable de destino se llama "Final" y describe si los estudiantes han aprobado o reprobado la clase. No hay valores faltantes en el conjunto de datos; no se observó multicolinealidad entre las variables de entrada, y las variables de entrada importantes para la construcción del modelo se seleccionaron mediante la prueba de chi-cuadrado.
En este proyecto, utilizamos JMP 12 Pro para desarrollar modelos (Regresión, Árbol de decisiones y Red neuronal) para predecir si los estudiantes aprueban o no sus clases, según sus características personales, hábitos, características familiares y demográficas y desempeño escolar. Dichos modelos no solo ayudarán a predecir los resultados de los estudiantes, sino que también brindarán información sobre cómo cada factor específico afecta el rendimiento de los estudiantes.
