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Aplicación de Algoritmos de Machine Learning para predecir la probabilidad de abandono de estudiantes en MOOCs basándose en el modelo Context-aware Feature Interaction Network

Por: Dios Luna, Jim Bryam, 1991-.
Madrid 2020Descripción: 53 páginas.Tipo de contenido: texto Tipo de medio: sin mediación Tipo de portador: recurso en líneaTema(s): APRENDIZAJE VIRTUAL | COMPORTAMIENTO DE USUARIOS | ANÁLISIS PREDICTIVO | DESERCION ESTUDIANTILRecursos en línea: Resumen y enfoque | Texto completo Nota de disertación: Trabajo Fin de Máster (Maestría) -- Universidad Autónoma de Madrid. Programa: Ingeniería informática, 2021 Resumen: En la investigación se explora la posibilidad de construir un modelo basado en algoritmos de aprendizaje automático para predecir un posible abandono de curso MOOC de un estudiante, analizando sus patrones de comportamiento en el desarrollo de materias, así como la relación de sus datos en los cursos en comparación con los de otros estudiantes.
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Trabajo Fin de Máster Trabajo Fin de Máster Colección Reto Excelencia
TRE 67 (Browse shelf) Available Recurso en línea

Beneficiario del Programa Reto Excelencia.

Trabajo Fin de Máster (Maestría) -- Universidad Autónoma de Madrid. Programa: Ingeniería informática, 2021

Incluye referencias bibliográficas (páginas 51-53).

En la investigación se explora la posibilidad de construir un modelo basado en algoritmos de aprendizaje automático para predecir un posible abandono de curso MOOC de un estudiante, analizando sus patrones de comportamiento en el desarrollo de materias, así como la relación de sus datos en los cursos en comparación con los de otros estudiantes.

Textos en español.

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