Amb l’objectiu de desenvolupar una eina dirigida a tutors per assessorar i millorar el rendiment acadèmic, un equip de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica ha publicat un article a la revista PLoS ONE en què presenta un sistema d’anàlisi de dades per predir l’abandonament dels estudis. L’algoritme està basat en la ciència de dades, és a dir, en tècniques d’aprenentatge automàtic.

Aquesta recerca forma part del projecte d’innovació docent Sistema Intel·ligent de Suport al Tutor d’Estudis de la Universitat de Barcelona, que lidera Laura Igual, i en el qual participen investigadors de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica i de la Facultat d’Educació.

En aquesta primera fase, l’objectiu de la recerca era respondre a la pregunta: és possible predir, a partir dels resultats del primer any acadèmic, si un estudiant continuarà a la universitat el segon any? Per trobar-ne la resposta els investigadors han utilitzat dades de primer i segon any acadèmic de tres graus: Matemàtiques, Informàtica i Dret. A aquestes dades els han aplicat cinc algoritmes diferents de tècniques d’aprenentatge automàtics, el millor dels quals ha mostrat una precisió del 82 %. Tant l’algoritme com les dades anònimes s’han publicat de manera oberta a PLoS ONE.

Notícies relacionades

DataScience@UB participa a la jornada NISSAN Innovation

cat. General
26.11.2018

DataScience@UB participa a la jornada organitzada per NISSAN Innovation i Acció, amb desenvolupadors de tecnologia TECNIO


DataScience@UB obté l'acreditació de centre TECNIO

cat. General
20.11.2018

DataScience@UB obté l’acreditació de centre TECNIO, desenvolupador de les tecnologies més innovadores i facilitador que participa en el procés de transferència de tecnologia i de coneixement a l’empresa.