Modelo de aplicación orientada a la Web 4.0 en el rendimiento académico del estudiante en Educación Superior

El presente artículo tiene el objetivo de proponer un modelo de Machine Learning (Aprendizaje Automático) con base a la Web 4.0, la cual subyace en una relación intrínseca entre un modelo de Reglas de Asociación y un modelo de árbol de decisión que busca generar un resultado predictivo para la alerta temprana en el rendimiento académico del estudiante en educación superior, siendo reflejado por inercia en las calificaciones que cuantifican al aprendizaje en distintas asignaturas que son objeto de estudio, principalmente desde la potencialidad que trae el algoritmo Apriori, que logra una baja eficiencia de recorrido frecuente de conjuntos y elementos, buscando relaciones causales de elementos frecuentes basadas en reglas de asociación y árboles de decisión. Sin embargo, existen claras dependencias entre asignaturas, niveles, el entorno social y cultural del estudiante. Asimismo, establecer que la principal motivación del proceso de investigación busca generar un modelo que proporcione una orientación académica precisa, que pueda mejorar de manera efectiva la calidad en la gestión del aprendizaje de las personas, siendo esto de gran importancia para el rendimiento académico del estudiante. Además, que pretende coadyuvar en la experiencia educativa a nivel superior, siendo que, en la actualidad, la tecnología proporciona una inmejorable oportunidad de buscar un sistema educativo más efectivo y moderno, incluso en comparación con otros algoritmos de Inteligencia Artificial, que caracteriza a la Web 4.0.