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dc.contributor.authorVillarrasa-Sapiña, Israel
dc.date2024
dc.date.accessioned2024-11-05T09:11:06Z
dc.date.available2024-11-05T09:11:06Z
dc.identifier.citationVillarrasa-Sapiña, I., García-Massó, X., Liébana, E., & Monfort Torres, G. (2024). Predicción del rendimiento académico en educación secundaria mediante el análisis de árboles de decisión [Academic achievement prediction in secondary education by decision tree analysis]. Educación XX1, 27(1), 253-279. https://doi.org/10.5944/educxx1.33351es_ES
dc.identifier.issn1139-613X
dc.identifier.issn2174-5374
dc.identifier.urihttps://reunir.unir.net/handle/123456789/17447
dc.descriptionThe aim of the present study was to develop a predictive model of academic achievement (school success or failure) by applying a decision tree analysis. A cross-sectional study was carried out to design a system for the early detection of academic failure. 219 adolescents (aged 14 to 16) participated and information on their socioeconomic status, body mass index (BMI) percentile, physical activity, leisure time spent in front of screens, enjoyment, hope, anger, anxiety, boredom, behavioral engagement, emotional engagement, cognitive engagement, self-perceived school performance and intention to go to university was collected as input variables in decision tress analysis. 6 failure and 3 success groups were found able to predict academic performance. Good accuracy was obtained in the training (80.11 %) and validation (81.40 %) datasets of the decision tree. It is possible to predict academic failure or success by assessing weight status, physical activity, anger and hope during school attendance, intention to go to university and self-perceived school performance.es_ES
dc.description.abstractEl objetivo del presente estudio fue desarrollar un modelo de predicción del rendimiento académico (éxito o fracaso escolar) mediante la aplicación de un análisis de árbol de decisión. Se realizó un estudio transversal para diseñar un sistema de detección temprana del fracaso escolar. Participaron 219 adolescentes (de 14 a 16 años) y se recabó información de su estatus socioeconómico, percentil de índice de masa corporal (IMC), actividad física, tiempo de ocio frente a pantallas, niveles de disfrute, esperanza, ira, ansiedad, aburrimiento, compromiso conductual, compromiso emocional, compromiso cognitivo, rendimiento escolar autopercibido e intención de ir a la universidad, como variables de entrada en el análisis del árbol de decisión. Se encontraron 6 grupos de fracaso y 3 de éxito capaces de predecir el rendimiento académico. Se obtuvo una buena precisión en los conjuntos de datos de entrenamiento (80.11 %) y validación (81.40 %) del árbol de decisión. Es posible predecir el fracaso o el éxito académico mediante la evaluación del estado de peso, la actividad física, la ira y la esperanza durante la asistencia a la escuela, la intención de ir a la universidad y el rendimiento escolar autopercibido.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEducación XX1es_ES
dc.relation.ispartofseries;vol. 27, n. 1
dc.relation.urihttps://revistas.uned.es/index.php/educacionXX1/article/view/33351es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjecteducación secundariaes_ES
dc.subjectrendimiento académicoes_ES
dc.subjectpredicciónes_ES
dc.subjectnivel de actividad físicaes_ES
dc.subjectárbol de decisiónes_ES
dc.subjecthigh schoolses_ES
dc.subjectacademic achievementes_ES
dc.subjectpredictiones_ES
dc.subjectphysical activity leveles_ES
dc.subjectdecision treees_ES
dc.subjectScopuses_ES
dc.titlePredicción del rendimiento académico en educación secundaria mediante el análisis de árboles de decisiónes_ES
dc.title.alternativeAcademic achievement prediction in secondary education by decision tree analysises_ES
dc.typearticlees_ES
reunir.tag~ARIes_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5944/educxx1.33351


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