USO DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL PARA LA PREDICCIÓN DEL RENDIMIENTO ACADEMICO:UN ESTUDIO PRELIMINAR

Abstract

En este trabajo se desarrolló una red neuronal artificial para predecir con un alto de exactitud, el rendimiento académico. En la implementación de la red se utilizó una arquitectura de tres capas con ocho unidades de entrada, dieciseis (16)unidades intermedias y una unidad de salida. La aplicación del modelo predictivo se ilustra con los resultados del pronóstico individual del rendimiento académico de los estudiantes del primer año, curso 1995-1996, de la Escuela de Medicina "Luis Razetti" de la Universidad Central de Venezuela. Los datos obtenidos retrospectivamente en una muestra de 220 estudiantes, fueron usados para "entrenar" y examinar la red. La red fue "entrenar" con un algoritmo de retropropagación para entrenamiento supervisado, con los datos correspondientes a la mitad de los estudiantes y fue examinada con los datos de la otra mitad, es decir, con datos que no intervinieron en la construcción de la red. Las predicciones fueron comparados con los resultados reales obtenidos por los estudiantes en este año. Este cotejo se llevó a cabo con un análisis ROC. lA red se desempeñó con una sensibilidad de 92% y una especificidad de 96%. El análisis computacional neuronal no lineal parece tener un gran potencial en la predicción del rendimiento académico; sin embargo, esta posibilidad debe ser confirmada con una muestra mayor de estudiantes.