Análisis de variables asociadas al rendimiento académico en cursos universitarios virtuales

• Víctor D. Gil-Vera ^[1] ; Catalina Quintero-López ^[1]
  1. [1] Fundación Universitaria Luis Amigó

     Fundación Universitaria Luis Amigó

     Colombia

     
• Localización: Formación Universitaria, ISSN-e 0718-5006, Vol. 16, Nº. 4, 2023, págs. 33-42
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of variables associated with academic performance on online university courses
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• Resumen
  • español

    El presente estudio examina estrategias y herramientas que podrían usar las instituciones de educación superior para identificar las variables más relevantes asociadas al rendimiento académico en cursos virtuales.

    Se emplea una base de datos de estudiantes que han participado en una serie de cuatro cursos universitarios virtuales. Se construyen siete modelos de aprendizaje de máquinas y se identifica el más óptimo. Los resultados muestran que el modelo de bosques aleatorios tiene las mayores puntuaciones en todas las métricas (exactitud, puntuación-F1, recuperación y precisión). El resultado final de los estudiantes está relacionado con la edad, el índice de necesidades insatisfechas, el género, los créditos aprobados, el total de clics, la región (ubicación geográfica) y si tienen o no algún tipo de discapacidad. En conclusión, se recomienda a las universidades crear espacios virtuales que permitan a los profesores conocer información adicional a la obtenida en la interacción de los estudiantes con la plataforma educativa virtual

  • English

    The present study examines strategies and tools that can be used by higher education institutions to identify the most relevant variables associated with academic performance on online courses. A database is created of students who have taken a series of four online university courses. Seven machine learning models are built and their performances are assessed to identify the most optimal. The results show that the random forest model has the best scores in all metrics (accuracy, F1-score, recovery, and precision). Student final grades are associated with age, unsatisfied basic needs index, gender, credits earned, total clicks, region (geographic location), and having or not a disability. In conclusion, it is advisable for universities that offer online courses to create virtual spaces that would let professors learn student background, in addition to the information obtained through regular student interactions with the online educational platform