Comparación entre Modelos de Regresión Lineal Múltiple Vs Redes Neuronales Artificiales Supervisadas en la Predicción de Calificaciones Ser Bachiller 2018-2019 del Ecuador

• Guamán Luna, Sandra Viviana ; Mullo Guaminga, Héctor Salomón ^[2] ; Marcatoma Tixi, Jessica Alexandra ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Chimborazo

     Universidad Nacional de Chimborazo

     Riobamba, Ecuador

     
  2. [2] Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
• Localización: Revista Iberoamericana de la Educación, ISSN-e 2737-632X, Vol. 7, Nº. 2, 2023 (Ejemplar dedicado a: Abril - Junio), págs. 6-70
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparação entre Modelos de Regressão Linear Múltipla Vs Supervisão de Redes Neurais Artificiais na Predição de Ser Bachiller 2018-2019 do Equador
  • Comparison between Multiple Linear Regression Models Vs Supervised Artificial Neural Networks in the Prediction of Ecuadorian Ser Bachiller 2018-2019 Grades
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  • español

    El artículo trata sobre la comparación entre modelos de Regresión Lineal Múltiple vs Redes Neuronales Artificiales supervisadas en la predicción del rendimiento académico en forma de calificaciones de la evaluación Ser-Bachiller del Ecuador, periodo 2018-2019. Esto mediante la comprobación de supuestos y el cálculo de medidas de adecuación para identificar el mejor método de predicción. Para cumplir con el objetivo se utilizó información de los resultados de las pruebas Ser-Bachiller del Ecuador en el ciclo 2018-2019 cuya base de datos se encuentra en la página oficial del Instituto Nacional de Evaluación Educativa. Se contó con 514852 estudiantes evaluados de todo el país. Con esta información se compararon modelos que predicen las calificaciones en el dominio de Matemática, Lingüístico, Científico y Ciencias Sociales, mediante factores asociados al rendimiento académico de tipo Institucional, Pedagógico, Psicosocial y sociodemográfico.

  • English

    The article deals with the comparison between Multiple Linear Regression models vs supervised Artificial Neural Networks in the prediction of academic performance in the form of grades of the Ser-Bachiller evaluation of Ecuador, period 2018-2019. This by testing assumptions and calculating adequacy measures to identify the best prediction method. To meet the objective, information from the results of the Ser-Bachiller tests of Ecuador in the 2018-2019 cycle whose database is located on the official website of the National Institute of Educational Evaluation was used. There were 514852 students evaluated from all over the country. With this information we compared models that predict the scores in the domains of Mathematics, Linguistics, Science and Social Sciences, through factors associated with academic performance of Institutional, Pedagogical, Psychosocial and sociodemographic type.

  • português

    O artigo trata da comparação entre os modelos de Regressão Linear Múltipla vs Redes Neurais Artificiais supervisionadas na previsão do desempenho académico sob a forma de notas da avaliação Ser-Bachiller do Equador, período 2018-2019. Isto é feito testando pressupostos e calculando medidas de adequação para identificar o melhor método de previsão. Para cumprir o objectivo, foram utilizadas informações dos resultados dos testes Ser-Bachiller do Equador no ciclo 2018-2019, cuja base de dados pode ser encontrada no site oficial do Instituto Nacional de Avaliação Educacional. Foram avaliados 514852 estudantes de todo o país. Com esta informação comparamos modelos que prevêem notas nos domínios da Matemática, Linguística, Ciência e Ciências Sociais, através de factores associados ao desempenho académico de tipo Institucional, Pedagógico, Psicossocial e Sociodemográfico.