Análisis mediante aprendizaje automático de la influencia del covid-19 en la educación superior antes, durante y después de la pandemia - Giraldo Aristizabal, Sweney Oriana; Padilla Escorsia, Ivan Andres; Granados Ortiz, Carlos Andrés (Revista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP, 2025)
La minería de datos, un proceso para descubrir características silenciosas de los big data, es una de esas técnicas que hoy en día se han hecho más populares para tratar volúmenes masivos de información de conjuntos de datos. En el presente estudio, aplicamos un análisis de aprendizaje automático, una de las técnicas de minería de datos, para clasificar las notas obtenidas por los estudiantes antes, durante y después de la pandemia de Covid-19. Los resultados obtenidos nos permiten tener una idea de si la pandemia afectó a las notas de los alumnos o les ayudó a mejorar su media. El objetivo principal de este estudio es optimizar las técnicas de monitoreo en una universidad pública ubicada en Colombia lo cual será muy valioso para el gobierno, educadores, estudiantes, investigadores y demás involucrados en entender la gravedad del problema que Covid-19 presenta en la educación.