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dc.contributor.advisorIng. Alcántara Ramírez, Manuel
dc.contributor.authorZevallos Salazar, Rodolfo Joel
dc.date.accessioned2019-02-05T15:30:54Z
dc.date.available2019-02-05T15:30:54Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/2728
dc.description.abstractEn la actualidad el Perú es uno de los países que se encuentra en los últimos puestos con un índice de nivel académico muy bajo según el PISA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. Las instituciones educativas realizan pruebas psicológicas a los estudiantes que tienen bajo rendimiento académico de forma posteriori, es decir, luego de conocer el rendimiento que tuvo a lo largo de un periodo para tomar medidas correctivas en el estudiante. El objetivo de la investigación es crear una red neuronal para predecir el rendimiento académico de los estudiantes del nivel primario del distrito de Ventanilla. Los factores que influyen el rendimiento académico de los estudiantes del nivel primario se clasifican en 2 (factores alterables y factores no alterables). Del total de factores en eles_PE
dc.description.uriTrabado de investigaciones_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/*
dc.sourceRepositorio institucional – UNAC.es_PE
dc.subjectRed neuronal artificiales_PE
dc.subjectRendimiento académicoes_PE
dc.subjectBackpropagalion.es_PE
dc.title“Predicción del rendimiento académico mediante redes neuronales”es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameTesis para optar el título profesional de Ingeniero de Sistemas.es_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniero de Sistemas.es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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