[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119520-es":3,"doc-seo-119520-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},119520,962085570644,"Evangeline","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",41,"Investigación e Informes","Predicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar usando Machine Learning - una revisión sistemática","La investigación determina el estado del arte sobre la predicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar mediante Machine Learning, desarrollada como una revisión sistemática de la literatura enfocada en el periodo 2017-2021. La estrategia de búsqueda identificó 47,490 artículos en bibliotecas digitales y seleccionó 90 como aptos para el análisis. Los resultados sintetizan algoritmos y herramientas con mayor eficiencia, además de las categorías de variables más utilizadas. También se reportan métricas de evaluación, autores más productivos y los artículos más citados, caracterizados por su objetividad y polaridad en los hallazgos.","Apuntes Universitarios, 2023: 13 (2), abril-junio  \nISSN: 2304-0335 DOI: [https://doi.org/10.17162/au.v13i2.1438](https://doi.org/10.17162/au.v13i2.1438)  \nPredicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar usando Machine Learning: una revisión sistemática  \nPredicting student grade repetition at the school level using Machine Learning: a systematic review  \nJavier Gamboa-Cruzado 1a, Cinthya Y. Alvarez-Cuellar2, Shirley Martinez-Medina3, Josue Edison Turpo Chaparro4, Aníbal Sifuentes Damián5,  \nMaría Rodríguez Kong6  \nUniversidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú 1  \nUniversidad Autónoma del Perú, Lima, Perú2,3  \nUniversidad Peruana Unión, Lima, Perú4  \nUniversidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión, Lima, Perú5 Universidad Señor de Sipán S.A.C., Chiclayo, Perú6  \nORCID ID: [https://orcid.org/0000-0002-0461-4152](https://orcid.org/0000-0002-0461-41521)[1](https://orcid.org/0000-0002-0461-41521)  \nORCID ID: [https://orcid.org/0000-0002-9567-2840](https://orcid.org/0000-0002-9567-28402)[2](https://orcid.org/0000-0002-9567-28402)  \nORCID ID: [https://orcid.org/0000-0001-7338-9860](https://orcid.org/0000-0001-7338-98603)[3](https://orcid.org/0000-0001-7338-98603)  \nORCID ID: [https://orcid.org/0000-0002-1066-6389](https://orcid.org/0000-0002-1066-63894)[4](https://orcid.org/0000-0002-1066-63894)  \nORCID ID: [https://orcid.org/ 0000-0002-8211-9771](https://orcid.org/ 0000-0002-8211-97715)[5](https://orcid.org/ 0000-0002-8211-97715)  \nORCID ID: [https://orcid.org/0000-0002-9645-2508](https://orcid.org/0000-0002-9645-25086)[6](https://orcid.org/0000-0002-9645-25086)  \nRecibido: 09 de noviembre de 2022 Aceptado: 05 de febrero de 2023  \nResumen  \nEl objetivo principal de la investigación es determinar el estado del arte de la investigación acercade la Predicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar usando Machine Learning. Los resultados obtenidos se han centrado en estudios relacionados a los algoritmos y herramientas de Machine Learning más eficientes para la predicción de repitencia estudiantil. Esto se llevó a cabo mediante una revisión sistemática de la literatura (RSL) en base a Machine Learning, para lapredicción de estudiantes con repitencia escolar entre los años 2017-2021. La estrategia debúsqueda identificó 47,490 artículos de bibliotecas digitales como ACM Digital Library, ERIC, Google Scholar, IEEE Xplore, Microsoft Academic, Science Direct y Taylor & Francis Online; delas cuales 90 fueron identificados y seleccionados como adecuados para la revisión. En cuanto alas conclusiones, estas presentan respuestas sobre las categorías de variables más aplicadas en lapredicción de repitencia escolar en estudiantes, las métricas utilizadas para evaluar los resultados de la predicción de repitencia escolar, autores con mayor productividad en la predicción derepitencia escolar, y los artículos más citados cuyas discusiones y conclusiones se caracterizan por  \naCorrespondencia al autor: [jgamboa65@hotmail.com](jgamboa65@hotmail.com)  \nsu objetividad y polaridad en las investigaciones sobre la predicción de estudiantes con repitencia escolar usando Machine Learning.  \nPalabras clave: Métodos de predicción, repitencia escolar, Machine Learning, deserción escolar, educación.  \nAbstract  \nThe main objective of the research is to determine the state ofthe art of research on the Prediction of repetition in students at school level using machine Learning. It was carried out through a Systematic Literature Review (SLR) based on Machine Learning for the prediction of students with school repetition between the years 2017-2021. The search strategy identified 47490 papers from digital libraries such as ACM Digital Library, ERIC, Google Scholar, IEEE Xplore, Microsoft Academic, Science Direct and Taylor & Francis Online of which 90 were identified and selected as suitable for the review. The results obtained have focused on studies related to the most efficient Machine Learning algorithms and tools for the prediction of s","cbCaicR3X0Qw00MO","https://ap.wps.com/l/cbCaicR3X0Qw00MO","pdf",1236165,5,1,31,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Predicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar y Machine Learning","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal de la revisión sistemática sobre repitencias?\",\"answer\":\"Determinar el estado del arte de la investigación sobre la predicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar usando Machine Learning.\"},{\"question\":\"Cómo se realizó la búsqueda y cuántos estudios se incluyeron?\",\"answer\":\"Se identificaron 47,490 artículos en bibliotecas digitales y se seleccionaron 90 como adecuados para la revisión.\"},{\"question\":\"Qué aspectos cubren los resultados y conclusiones del estudio?\",\"answer\":\"Presentan categorías de variables más aplicadas, métricas usadas para evaluar la predicción, autores con mayor productividad y los artículos más citados, con discusiones y conclusiones caracterizadas por objetividad y polaridad.\"}]","Predicción de repitencias en estudiantes a nivel escolar usando Machine Learning - 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