Artificial Neural Network Model to Predict Academic Results in Mathematics II

Authors

DOI:

https://doi.org/10.15359/ree.27-1.14516

Keywords:

Red neuronal artificial, rendimiento académico, predicción

Abstract

Objective. This article shows the design and training of an artificial neural network (ANN) to predict academic results of Civil Engineering students of the Fabiola Salazar Leguía National Intercultural University, from Bagua-Peru, in the subject of Mathematics II. Method. The CRISP-DM methodology was used, surveys were conducted to collect the data, and the RNA model was implemented in the Matlab software using the nnstart command and two learning algorithms: Scaled Conjugate Gradient (SCG) and Levenberg-Marquardt (LM). The performance of the model was evaluated through the mean square error and the correlation coefficient. Conclusions. The LM algorithm achieved better prediction effectiveness. 

Author Biographies

Fernando Alain Incio-Flores, Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua

Estudiante de doctorado en educación y Magíster en Administración de la Educación, con estudios de maestría concluidos en Matemática Aplicada en la línea de la Inteligencia Artificial, Licenciado en Matemática, Licenciado en Educación con mención en Matemática y Computación, docente en la Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua, Perú.

Dulce Lucero Capuñay-Sanchez, Universidad César Vallejo

Estudiante de doctorado en educación y Magíster en Educación, Licenciada en Educación por la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo y docente en ejercicio de educación básica.

Ronald Omar Estela-Urbina, Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua

Docente universitario con formación en Física-Matemática, Electrónica e Informática, con experiencia en Robótica educativa y estudios concluidos de Doctorado en Ciencias Ambientales en la Universidad Nacional Pedro Ruíz Gallo, Perú.

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Published

2023-01-01

How to Cite

Artificial Neural Network Model to Predict Academic Results in Mathematics II (F. A. Incio-Flores, D. L. Capuñay-Sanchez, & R. O. Estela-Urbina , Trans.). (2023). Revista Electrónica Educare, 27(1), 1-19. https://doi.org/10.15359/ree.27-1.14516

Issue

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Journal Articles (Peer Reviewed Section)

How to Cite

Artificial Neural Network Model to Predict Academic Results in Mathematics II (F. A. Incio-Flores, D. L. Capuñay-Sanchez, & R. O. Estela-Urbina , Trans.). (2023). Revista Electrónica Educare, 27(1), 1-19. https://doi.org/10.15359/ree.27-1.14516

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