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Título : Diseño y validación de una herramienta para el análisis y predicción de la innovación metodológica en centros de educación secundaria a través del aprendizaje automático
Autor : Cabeza, Fernando
Díaz, José L
Sánchez, Almudena
Roa, Julián
Fecha de publicación : 2024
Resumen : Abstract: The primary objectives of this research study are to provide a detailed description of machine learning (ML) technology when applied to assessing innovation and to design a model that allows predicting an institution’s degree of innovation. Machine learning technology lacks assumptions or preconceptions and is capable of processing a large amount of data and variables. After data processing, the ML model is built using variables associated with educational context, training is performed, and a web is built to predict the degree of innovation of an educational institution. This model provides an innovation accuracy prediction of 66% and allows assessing the influence of the variables analyzed when predicting the use of active methodologies at a given institution. In conclusion, this approach can open new data analysis techniques supported by ML that complement traditional statistically based approaches.
URI : https://www.innovacioneducativa.unam.mx:8443/jspui/handle/123456789/8047
ISSN : 0718-0764
metadata.dc.identifier.url: https://www.scielo.cl/pdf/infotec/v35n4/0718-0764-infotec-35-04-37.pdf
metadata.dc.type: journalArticle
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