Estimación del riesgo de no superar una asignatura de evaluación continua mediante aprendizaje automático = Estimating the risk of not passing a continuous evaluation module by machine learning

Serrano Fernández, Emilio and López Leiva, José Mario and Zanardini, Damiano (2017). Estimación del riesgo de no superar una asignatura de evaluación continua mediante aprendizaje automático = Estimating the risk of not passing a continuous evaluation module by machine learning. In: "IV Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad: CINAIC 2017", 04-06 Oct 2017, Zaragoza. ISBN 978-84-16723-41-6. pp. 560-565. https://doi.org/10.26754/CINAIC.2017.000001.

Description

Title: Estimación del riesgo de no superar una asignatura de evaluación continua mediante aprendizaje automático = Estimating the risk of not passing a continuous evaluation module by machine learning
Author/s:
  • Serrano Fernández, Emilio
  • López Leiva, José Mario
  • Zanardini, Damiano
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: IV Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad: CINAIC 2017
Event Dates: 04-06 Oct 2017
Event Location: Zaragoza
Title of Book: La innovación docente como misión del profesorado: actas del IV Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Competitividad: CINAIC 2017
Date: 2017
ISBN: 978-84-16723-41-6
Subjects:
Freetext Keywords: Minería de datos; Predicción de resultados académicos; Evaluación continua; Data mining; Prediction of academic results; Continuous evaluation
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo aplica técnicas de minería de datos para estimar el riesgo de suspender la asignatura de Lógica impartida en la ETSIINF UPM (Ingeniería Informática), partiendo de las calificaciones obtenidas por el alumno dentro del proceso de evaluación continua. Lo que se pretende es cuantificar la probabilidad de un alumno tiene de suspender conociendo las calificaciones obtenidas, por ejemplo, durante el primer mes de curso. El conjunto de datos estudiado son las notas (parciales y finales) de los alumnos en los años anteriores. Se ha desarrollado una aplicación web para que el alumno pueda ingresar las calificaciones obtenidas hasta el momento y saber qué probabilidad tiene de aprobar finalmente la asignatura.---ABSTRACT---The present work uses data mining in order to estimate how likely it is that a student will fail the exam of Logic in the Computer Science Degree at the ETSIINF, UPM. This is done starting from his or her previous grades during the semester (continuous evaluation is used in this course). Previous knowledge used in the learning process comes in the form of grades obtained bystudents in previous years: based on this, data mining techniques extract relevant patterns and predict the probability for the current student to pass or fail. A web application has been developed, which allows a student to insert grades obtained so far (for example, during the first month) and see the probability to finally pass or fail the courseaccording to the results of previous years.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Government of SpainTIN2016-78011-C4-4-RUnspecifiedUniversidad Politécnica de MadridDatos 4.0: Retos y soluciones

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Item ID: 50297
DC Identifier: http://oa.upm.es/50297/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:50297
DOI: 10.26754/CINAIC.2017.000001
Official URL: https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/70853/1/2017_Real_etal_Aprendizaje-adaptativo-basado-en-competencias-y-actividades.pdf
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 05 Feb 2019 11:34
Last Modified: 05 Feb 2019 11:34
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