Predicción de los resultados finales de los estudiantes utilizando JMP Pro 12
Cao tailandés
Juana Rodriguez
Universidad Estatal de Oklahoma
Abstracto:
Existen numerosos factores que pueden afectar los resultados escolares de los adolescentes. Al comprender estos factores, las escuelas y los padres pueden brindar apoyo oportuno y adecuado, lo que puede ayudar a los estudiantes a mejorar sus calificaciones y a mantener un mejor rendimiento en el futuro. Obtuvimos datos de 1044 estudiantes de dos escuelas secundarias públicas portuguesas ("GP" - Gabriel Pereira y "MS" - Mousinho da Silveira), del Repositorio de Aprendizaje Automático de la UCI. El conjunto de datos original contiene 33 variables de entrada y una variable objetivo nominal, identificada como "G", que contiene la calificación final promedio de los estudiantes. En la educación secundaria portuguesa, un estudiante aprueba una asignatura si obtiene un 50% o más en la calificación final. Para nuestro análisis, creamos una variable objetivo binaria a partir de las calificaciones finales promedio del conjunto de datos original. La nueva variable objetivo, denominada "Final", describe si los estudiantes aprobaron o reprobaron la asignatura. 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 Decisión y Redes Neuronales) que predicen si los estudiantes aprueban o reprueban sus asignaturas, con base en sus características personales, hábitos, características familiares y demográficas, y rendimiento escolar. Estos modelos no solo ayudarán a predecir los resultados de los estudiantes, sino que también proporcionarán información sobre cómo cada factor específico impacta en su rendimiento.
