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    Factores endógenos y exógenos para el modelado y predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2023) Incio Flores, Fernando Alain; Capuñay Sanchez, Dulce Lucero
    El objetivo de esta investigación es diseñar e implementar un modelo de red neuronal artificial (RNA) que permita predecir el rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua (UNIFSLB) en la asignatura Matemática. Esta investigación presenta un enfoque cuantitativo, no experimental, de tipo proyectiva y predictiva; se elaboró un cuestionario de respuestas dicotómicas para recolectar información de los factores que influyen en el rendimiento académico(RA). Para la validación del cuestionario se utilizó el criterio de juicio de expertos, y para la confiabilidad la prueba Kuder-Richarson (coeficiente de confiabilidad de 0.82). La población de estudio quedó constituida por 397 estudiantes de la UNIFSLB. El modelo de RNA se diseñó en el software MATLAB, el ajuste del modelo se realizó teniendo en cuenta el error cuadrático medio (0.27) y el coeficiente de correlación ponderado durante el entrenamiento, validación y prueba (0.92%). El modelo de RNA con los mejores resultados en la predicción está constituido por tres capas ocultas (35-42-31 neuronas en cada capa oculta) y una capa de salida (1 neurona). Se concluyó que es posible implementar un modelo de RNA con factores endógenos y exógenos para predecir el RA de los estudiantes.