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Revista Electrónica Educare
versão On-line ISSN 1409-4258versão impressa ISSN 1409-4258
Resumo
INCIO-FLORES, Fernando Alain; CAPUNAY-SANCHEZ, Dulce Lucero e ESTELA-URBINA, Ronald Omar. Modelo de red neuronal artificial para predecir resultados académicos en la asignatura Matemática II. Educare [online]. 2023, vol.27, n.1, pp.338-359. ISSN 1409-4258. http://dx.doi.org/10.15359/ree.27-1.14516.
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.