Reseña

Este libro presenta una investigación cuantitativa y correlacional centrada en la intersección de la Productividad Educativa y la tecnología de Aprendizaje Automático. La obra utiliza el Modelo de Productividad Educativa de Herbert J. Walberg para establecer sus dimensiones. Analiza la implementación de algoritmos de clasificación supervisada, como Árboles de Decisión, Naive Bayes y Random Forest, en un contexto de educación superior. El objetivo es determinar el nivel de relación entre estos factores y su potencial predictivo sobre el rendimiento académico de los estudiantes. La investigación busca fundamentar la relevancia de integrar sistemas inteligentes para una gestión académica mejorada.