Vol. 33 Núm. 64 (2024)

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Tabla de Contenido
Monográfico
  • La inteligencia artificial en la educación del siglo XXI: avances, desafíos y oportunidades. Presentación Rivero Panaqué, Carol; Beltrán Castañón, César; 5-7
  • Docentes ante la inteligencia artificial en una universidad pública del norte del Perú Bernilla Rodriguez, Eduer Blandimiro; 8-28
  • Avances y discusiones sobre el uso de inteligencia artificial (IA) en educación Tramallino, Carolina Paola; Marize Zeni, Adriana; 29-54
  • Prediciendo el rendimiento académico de estudiantes de pregrado en una universidad destacada de Perú: Una aproximación con herramientas de Machine Learning Salas, Fabio; Caldas, Josué; 55-85
  • Inteligencia artificial en la mejora de los ensayos de Ecología: un estudio en una escuela secundaria brasileña Da Silva Neto, Sebastião Luiz; Silva Leite, Bruno; 86-108

    • Artículos
  • La retroalimentación en la escritura universitaria en pandemia. El caso de estudiantes ingresantes a carreras de ciencias médicas en Chile Vásquez-Rocca, Liliana; Varas, Magaly; Richards, Constanza; 109-134
  • El diseño de los recuerdos. Arte y tecnología en la formación del profesorado Huerta, Ricard; Rodríguez-López, Ramona; 135-156
  • Educación CTS: discurso de estudiantes en Edificaciones del Instituto Federal de Río Grande do Norte Braga da Silva, Elison Victor; Oliveira Nunes, Albino; Parga Lozano, Diana Lineth; 157-178
  • El efecto de un videojuego educativo en la motivación, autoeficacia y conocimiento de estudiantes de secundaria en un curso de historia Zapata, Claudia; Navarro, Ricardo; Vega, Vanessa; 179-201
  • Descubriendo la naturaleza para protegerla mejor - Un proyecto de aprendizaje por Metodología de Proyectos Tavares Pitau, Joana; Gamboa, Maria José; 202-220

    • Ensayos
  • Evaluación de la función directiva escolar en el marco de la nueva gestión pública Cajavilca Reyes, Katheryn; 221-240
  • Educación en la adolescencia: consecuencias del confinamiento y la aceleración Guilherme, Alexandre Anselmo; Felix de Oliveira, Fernanda; 241-260

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      Prediciendo el rendimiento académico de estudiantes de pregrado en una universidad destacada de Perú: Una aproximación con herramientas de Machine Learning
      (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-15) Salas, Fabio; Caldas, Josué
      Despite improved higher education accessibility in low and middle-income countries (LMICs), challenges persist in student drop-out, especially for socio-economically disadvantaged students. While machine learning models have enhanced our understanding of this challenge by predicting academic performance, many studies overlook LMIC-specific institutional factors or focus on specific courses, limiting their generalizability and policy uses. To address these issues, the authors compiled a comprehensive database using administrative and census data to predict undergraduate academic performance at the Pontifical Catholic University of Peru (PUCP). The study found that the most effective models were tree-based ensembles, particularly Random Forest, with key predictors including prior secondary school performance and university admission test scores. They present a high-performing model using only ten features that can predict future academic performance and potentially aid in reducing student drop-out at PUCP.