Resumen

En este artículo se muestra la aplicación de redes neuronales con el objetivo de predecir los resultados docentes que alcanzarán los estudiantes en las asignaturas Estructuras de Datos I y II, que forman parte del currículo de la carrera de Ingeniería Informática que se imparte en el Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría (ISPJAE) en la República de Cuba. El presente trabajo fue motivado fundamentalmente por el hecho de que las asignaturas escogidas tienen un significativo grado de complejidad, lo que exige una importante dedicación y rigurosidad por parte de los estudiantes. Como consecuencia los resultados docentes que se obtienen actualmente en esas materias no son buenos. Con el objetivo indicado se desarrolló una aplicación, basada en el sistema MATLAB, que permite predecir resultados docentes en las materias de interés, partiendo de resultados en algunas asignaturas del año de estudio anterior y otros datos de interés. Se emplearon dos redes neuronales, ambas con la misma arquitectura, pero cada una entrenada con los datos específicos de cada asignatura (Estructuras de Datos I y II). Se realizó un grupo de experimentos para contrastar el comportamiento de las redes respecto a algunas estadísticas presentes en los datos de la muestra. En general se logró una efectividad en la predicción superior a un 78% para el caso de la primera asignatura, mientras que para la segunda se alcanzó una efectividad superior al 75%.

INTRODUCCIÓN

El pronóstico es inherente a la vida humana y acompaña al hombre desde tiempos remotos, tal vez lo más nombrado en este sentido, día a día, sea el parte referente al estado del tiempo y el comportamiento de las variables atmosféricas, esto por su incidencia determinante en el aseguramiento de la alimentación, seguridad y numerosas facetas de la vida misma. No obstante, las técnicas que permiten la realización de pronósticos se utilizan en un sinnúmero de distintas actividades del quehacer y el conocimiento [1-3]. Existe un alto número de técnicas y herramientas susceptibles de ser aplicadas, algunas de carácter específico y otras con un valor general [4-6].

En una institución educacional resulta de gran importancia el predecir los resultados docentes que podrían ser obtenidos por los estudiantes en las diferentes asignaturas y cursos donde se matriculan [7]. El disponer de esta información permite, por un lado, tomar determinadas decisiones organizativas ante la presencia de colectivos que se prevean puedan presentar dificultades por otro lado, brindar a los docentes, mediante informaciones más completas y oportunas sobre sus estudiantes, la capacidad para desarrollar un tratamiento diferenciado de sus educandos, lo que lleva a la corrección en tiempo de las limitaciones en la asimilación de cada uno de ellos, con vistas al logro de la excelencia académica [8].

• Materias:Redes neuronales (Computadores) Ingeniería de software Educación superior
• Subjects:Neural networks (Computer science) Software engineering Education higher
• Palabras claves:Ingeniería Informática; Resultados Docentes; Rendimiento Escolar; Predicción; Redes Neuronales
• Keywords:Informatics Engineering; Academic Results; Academic Performance; Prediction; Neural Networks