Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online

Debido a la pandemia mundial por Covid-19, se instauró la educación online en el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, la efectividad de esta modalidad, así como la adaptabilidad de los estudiantes es algo que puede depender de algunos factores. En ese sentido, el presente artículo de invest...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Luis Emanuel Araoz Valencia, Walter Huaracha Condori, Víctor Raúl Quispe Quicaña, Alex Ronaldo Turpo Coila
Format: Article
Language:English
Published: Universidad La Salle 2023-09-01
Series:Innovación y Software
Subjects:
Online Access:https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/113
_version_ 1797666997759115264
author Luis Emanuel Araoz Valencia
Walter Huaracha Condori
Víctor Raúl Quispe Quicaña
Alex Ronaldo Turpo Coila
author_facet Luis Emanuel Araoz Valencia
Walter Huaracha Condori
Víctor Raúl Quispe Quicaña
Alex Ronaldo Turpo Coila
author_sort Luis Emanuel Araoz Valencia
collection DOAJ
description Debido a la pandemia mundial por Covid-19, se instauró la educación online en el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, la efectividad de esta modalidad, así como la adaptabilidad de los estudiantes es algo que puede depender de algunos factores. En ese sentido, el presente artículo de investigación presenta una descripción del uso de árboles de decisión para determinar la adaptabilidad de estudiantes en la educación online, usando para ello un dataset de 1205 registros con datos como el tipo de conexión e internet, dispositivo, condición financiera, entre otros datos importantes. Así mismo, se empleó herramientas como Google Colab, Python y librerías populares en trabajos similares de Inteligencia artificial y Machine Learning. El modelo del árbol de decisión elaborado tuvo una precisión y exactitud de 92%.
first_indexed 2024-03-11T20:06:48Z
format Article
id doaj.art-b729ae1418a64ec5b5f56601f51796a0
institution Directory Open Access Journal
issn 2708-0927
2708-0935
language English
last_indexed 2024-03-11T20:06:48Z
publishDate 2023-09-01
publisher Universidad La Salle
record_format Article
series Innovación y Software
spelling doaj.art-b729ae1418a64ec5b5f56601f51796a02023-10-03T16:26:48ZengUniversidad La SalleInnovación y Software2708-09272708-09352023-09-014210.48168/innosoft.s12.a113Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación onlineLuis Emanuel Araoz Valencia0Walter Huaracha Condori1Víctor Raúl Quispe Quicaña2Alex Ronaldo Turpo Coila3Universidad Nacional de San AgustínUniversidad Nacional de San AgustínUniversidad Nacional de San AgustínUniversidad Nacional de San Agustín Debido a la pandemia mundial por Covid-19, se instauró la educación online en el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, la efectividad de esta modalidad, así como la adaptabilidad de los estudiantes es algo que puede depender de algunos factores. En ese sentido, el presente artículo de investigación presenta una descripción del uso de árboles de decisión para determinar la adaptabilidad de estudiantes en la educación online, usando para ello un dataset de 1205 registros con datos como el tipo de conexión e internet, dispositivo, condición financiera, entre otros datos importantes. Así mismo, se empleó herramientas como Google Colab, Python y librerías populares en trabajos similares de Inteligencia artificial y Machine Learning. El modelo del árbol de decisión elaborado tuvo una precisión y exactitud de 92%. https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/113Inteligencia artificialaprendizaje automáticoárboles de decisiónPythonclasificacióneducación en línea
spellingShingle Luis Emanuel Araoz Valencia
Walter Huaracha Condori
Víctor Raúl Quispe Quicaña
Alex Ronaldo Turpo Coila
Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online
Innovación y Software
Inteligencia artificial
aprendizaje automático
árboles de decisión
Python
clasificación
educación en línea
title Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online
title_full Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online
title_fullStr Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online
title_full_unstemmed Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online
title_short Aplicación de árboles de decisión para la identificación de adaptabilidad de estudiantes en educación online
title_sort aplicacion de arboles de decision para la identificacion de adaptabilidad de estudiantes en educacion online
topic Inteligencia artificial
aprendizaje automático
árboles de decisión
Python
clasificación
educación en línea
url https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/113
work_keys_str_mv AT luisemanuelaraozvalencia aplicaciondearbolesdedecisionparalaidentificaciondeadaptabilidaddeestudianteseneducaciononline
AT walterhuarachacondori aplicaciondearbolesdedecisionparalaidentificaciondeadaptabilidaddeestudianteseneducaciononline
AT victorraulquispequicana aplicaciondearbolesdedecisionparalaidentificaciondeadaptabilidaddeestudianteseneducaciononline
AT alexronaldoturpocoila aplicaciondearbolesdedecisionparalaidentificaciondeadaptabilidaddeestudianteseneducaciononline