Abstract-This paper introduces the development of an infrastructure to study highly complex systems of Ambient Intelligence (AmI) which involve a large number of users. The key ideas about the development of a multi-agent based simulation (MABS) for such purposes, Ubik, are given. The paper also extrapolates effective technologies in the development of multi-agent systems (MAS) to the field of MABS. In particular, the basis for the use of forensic analysis as a method to assist the analysis, understanding and debugging of Ubik in particular and the general MABS are set up.
Resumen-Este trabajo aplica técnicas de minería de datos para estimar el riesgo de suspender la asignatura de Lógica impartida en la ETSIINF UPM (Ingeniería Informática), partiendo de las calificaciones obtenidas por el alumno dentro del proceso de evaluación continua. Lo que se pretende es cuantificar la probabilidad de un alumno tiene de suspender conociendo las calificaciones obtenidas, por ejemplo, durante el primer mes de curso. El conjunto de datos estudiado son las notas (parciales y finales) de los alumnos en los años anteriores. Se ha desarrollado una aplicación web para que el alumno pueda ingresar las calificaciones obtenidas hasta el momento y saber qué probabilidad tiene de aprobar finalmente la asignatura.Palabras clave: minería de datos, predicción de resultados académicos, evaluación continua Abstract-The present work uses data mining in order to estimate how likely it is that a student will fail the exam of Logic in the Computer Science Degree at the ETSIINF, UPM. This is done starting from his or her previous grades during the semester (continuous evaluation is used in this course). Previous knowledge used in the learning process comes in the form of grades obtained by students in previous years: based on this, data mining techniques extract relevant patterns and predict the probability for the current student to pass or fail. A web application has been developed, which allows a student to insert grades obtained so far (for example, during the first month) and see the probability to finally pass or fail the course according to the results of previous years. Keywords: data mining, prediction of academic results, continuous evaluation INTRODUCCIÓNEste trabajo presenta un análisis de minería de datos realizado sobre la colección de calificaciones de la asignatura de Lógica impartida en la ETSI de Ingenieros Informáticos de la UPM. Se ha desarrollado una aplicación web que se vale de métodos predictivos utilizando el aprendizaje automático (la aplicación debe aprender del conjunto de notas) para formular un modelo que permita estimar el riesgo o probabilidad de que un alumno suspenda (o apruebe) la asignatura en base a las calificaciones obtenidas en actividades evaluables dentro del proceso de evaluación continua.Se ha elegido la regresión logística como método de predicción en el contexto de la minería de datos debido a que es un método que calcula el grado de pertenencia a una clase. Sin embargo, también se han realizado pruebas con metaclasificadores más potentes como el "random forest". Previamente a la aplicación de estos métodos, se analizó el conjunto de datos y sus particularidades para proceder a un preproceso de los datos (parte del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos). Después de este preprocesamiento, se efectuó un filtrado de variables para proceder con el entrenamiento del modelo y los correspondientes análisis de bondad, que consisten en comprobar lo bueno y fiable que es el predictor obtenido.Una vez realizada la parte de minería de datos, se ha elaborado un...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.