Academic diagnosis of engineering students with the use of artificial intelligence

Authors

Keywords:

Higher education, educational diagnosis, artificial intelligence, access to education

Abstract

Objective: To describe the results of an academic diagnostic test given to first year engineer students, using artificial intelligence methods and techniques.

Methods: Interview and data collection were used, configuring a case base that takes into consideration demographic, socioeconomic and academic attributes of the students. Theoretical, statistical and data mining methods are used with the use of attribute selection techniques, classification and prediction algorithms to perform such diagnosis in a group of students.

Result: The authors devise a tool for academic diagnosis based artificial intelligence. It identifies the among the most relevant attributes, the academic indexes, the center of origin, the rank and results of the admittance exams in mathematics and Spanish.

Conclusion: In this research, artificial intelligence techniques were applied to achieve prediction and diagnosis of first year students in the specialties of Electrical, Mechanical, Computer Science, Civil, Industrial, Chemistry and Agronomy. The usefulness of applying different artificial intelligence models to the academic diagnosis process is demonstrated.

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Author Biographies

  • Yumilka Bárbara Fernández Hernández, University of Camagüey

    Ingeniería Informática (2004), M. Sc. en Telemática, y doctoranda del Centro de Estudios de Ciencias Pedagógicas de la Universidad de Camagüey. Se desempeña como Profesora Auxiliar y Jefa del Departamento de Informática de la Universidad de Camagüey, es miembro de varios proyectos nacionales e internacionales. Autora de varios artículos científicos y capítulos de libros sobre temas pedagógicos y de inteligencia artificial. Premio de la Academia de Ciencias de Cuba 2018.

  • Hilda López León, University of Camagüey

    Licenciada en Educación Especialidad Informática, Máster en Ciencias en Informática Aplicada. Se desempeña como Secretaria Docente de la Facultad de Informática y Ciencias Exactas. Es Profesora auxiliar y autora de diferentes artículos científicos y capítulos de libros. Investigadora sobre temas de educación universitaria e inteligencia artificial. 

  • Olga Lidia Pérez González, University of Camagüey

    Preside el Comité Latinoamericano de Matemática Educativa (CLAME) (2016-2022), coordinadora de la Red Iberoamericana de Investigadores en Matemática Educativa (desde 2020). Licenciada en Profesoral Superior, especialidad Matemática, Máster en Educación Superior, Doctora en Ciencias Pedagógicas, mención Sofía Kovalevskaia 2021. Premio Nacional “Pablo Miquel” otorgado por la SCMC (2009), Premio Nacional de la Academia de Ciencias de Cuba 2009, 2018, 2019, 2020, Orden “Carlos J. Finlay” (2015), Premio del Ministro del MES al resultado de investigación más útil a la educación (2020), Distinción especial del Ministro (2009, 2010, 2019, 2020), Investigadora titular del MESCYT, República Dominicana (2020). Coordinadora Maestría “Enseñanza de la Matemática”, de la Universidad de Camagüey (UC), Jefa del Grupo de Investigaciones de Matemática Educativa de la UC, Profesora e Investigadora Titular del Centro de Estudios de Ciencias de la Educación de la UC. Actual coordinadora del Proyecto Nacional “Gestión didáctica innovadora de la Matemática” (código PS221LH001-043), Programa Sectorial del MINED, Investigadora del Proyecto financiado por FONDOCYT “Desarrollo Conceptual Procedimental en el Cálculo Diferencial” (2021-2024) en República Dominicana, código 2020-2021-1D3-188. 

  • Julio Cesar Madera Quintana, University of Camagüey

    Doctor en Ciencias Matemáticas, por la Universidad de La Habana (2009); Máster en Informática Aplicada (2007), por la Universidad de Camagüey; Licenciado en Ciencias de la Computación (1997), por la Universidad Central de las Villas. Es Profesor Titular de la Universidad de Camagüey. Actualmente es el líder de varios proyectos internacionales. Profesor de varios cursos de posgrados impartidos en Cuba y en el extranjero dentro del programa de la Maestría en Informática Aplicada de la Universidad de Camagüey que incluyen: Programación Avanzada, Matemática Discreta y Computacional, Estructuras de Datos Avanzadas y Temas Selectos de Inteligencia Artificial. Premio CITMA Provincial de Camagüey en 2022. Premio Pablo Miquel de la Sociedad Cubana de Matemática y Computación en 2021 en el área de Ciencias de la Computación. Investigador Distinguido del Instituto Internacional de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad de Estudios Internacionales de Hebei, China en 2021. Premio de la Academia de Ciencias de Cuba en 2018. Ha colaborado en la escritura de varios capítulos de libros y es autor de más de 50 artículos científicos en revistas y congresos de alto impacto.

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2024-01-18

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Vol. 20 No. 1 (2024): |ENERO - ABRIL|

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Academic diagnosis of engineering students with the use of artificial intelligence. (2024). Transformación, 20(1), 107-119. https://transformacion.reduc.edu.cu/index.php/transformacion/article/view/10