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Artículo • Educare 27 (1) • Jan-Apr 2023 • https://doi.org/10.15359/ree.27-1.14516 linkcopiar

Open-access Modelo de red neuronal artificial para predecir resultados académicos en la asignatura Matemática IIArtificial neural network model to predict academic results in mathematics IIModelo de rede neural artificial para prever resultados acadêmicos em matemática II

AutoriaSCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

    Resumo

    Objetivo:  Este artigo mostra o projeto e o treinamento de uma rede neural artificial (RNA) para predizer resultados acadêmicos de alunos de Engenharia Civil da Universidade Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Peru na disciplina de Matemática II.

    Método:  A metodologia CRISP-DM foi utilizada, levantamentos foram utilizados para coletar os dados, o modelo de RNA foi implementado no software Matlab usando o comando nnstart e dois algoritmos de aprendizagem: Scaled Conjugate Gradient (SCG) e Levenberg-Marquardt (LM). O desempenho do modelo foi avaliado por meio do erro quadrático médio e do coeficiente de correlação.

    Conclusã:  O algoritmo LM alcançou melhor eficácia de previsão.

    Palavras-chave: Rede neural artificial; desempenho acadêmico; previsão

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    None Universidad Nacional de Costa Rica, Centro de Investigación y Docencia en Educación, CIDE, Revista Electrónica Educare, Heredia, Costa Rica, Apartado postal 86 3000, , Heredia, Heredia,Heredia,Heredia, CR, 86-3000, (506) 8913-6810, (506) 2277-3372 - E-mail: educare@una.cr
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