Modelo de Machine Learning para la clasificación de estudiantes de acuerdo a su rendimiento académico en el Centro de Idiomas de la Universidad Nacional del Santa

Abstract

La presente Tesis denominada Modelo de Machine Learning para la clasificación de estudiantes de acuerdo a su rendimiento académico en el Centro de Idiomas de la Universidad Nacional del Santa, tiene como objetivo central mejorar el proceso de clasificar a los estudiantes del centro de idiomas utilizando Aprendizaje Automático, centrándose en diferentes niveles, para así cumplir el objetivo principal del Centro de Idiomas que es el de brindar enseñanza de un idioma extranjero o nativo. Gracias a las nuevas tecnologías de Información, y en especial a los sistemas inteligentes, es posible obtener predicciones de clasificación que podrían pasar a futuro en base a los registros de datos históricos; y con ello desarrollar una solución que plasme esta información y sirva como herramienta de conocimiento en el proceso de clasificación de estudiantes según su rendimiento académico en el CEIDUNS. Como resultado se obtuvo la reducción del Tiempo Promedio de clasificación de los estudiantes según su rendimiento académico en un 74.60% (de 218.19 segundos a 55.42 segundos); también el aumento del número de clasificaciones acertadas en un 82.08%), y por último en cuanto al nivel de satisfacción del personal docente, se aumentó en un 71.35% y del estudiante en un 66.30% utilizando el modelo predictivo. El modelo de Machine Learning facilitó al personal del CEIDUNS en la identificación de estudiantes, asignación de aulas e incrementando el número docentes. El sistema de predicción de clasificación cumplió con su objetivo principal (de mejora del proceso).