Proyectos

Abreviado

ACMIA3R4DOR

Área de gestión

Proyecto

Comienzo

01/09/2024

Abstract

La solicitud ser¡a el 6§ proyecto conjunto de los equipos que lo conforman: Re-Crea (ACM18), Cotramo (ACM20), Aspa4Dor (ACM22), y ACM2023_27 y ACM2023_28 (ACM23), incluyendo Loyola por 1¦ vez. Los 3 £ltimos proyectos han mejorado sustancialmente el CV del equipo (eje principal), permitiendo la obtenci¢n de tesis, plazas, acreditaciones y sexenios en sus centros gracias a la publicaci¢n conjunta en conferencias internacionales y revistas indexadas. La investigaci¢n sobre: causas, metodolog¡as did cticas, acci¢n tutorial, junto al an lisis de estos datos acad‚micos con machine learning, es vital para entender y reducir el riesgo de abandono. Este tema es de una notable importancia tanto para la comunidad ACM como para la sociedad en general. As¡ lo demuestra la aceptaci¢n de los art¡culos publicados por parte del equipo en previas ACM, siendo esto tambi‚n, el primer paso para optar a una convocatoria competitiva (eje secundario).

Entidad financiadora

Importe

9900 €

Unidad

Departamento de Métodos Cuantitativos
Programa de Doctorado en Ciencia de los Datos
Métodos de Investigación Cuantitativa y aplicaciones (MICA)
AACSB

Modelos de IA y Machine Learning para predecir y disminuir el abandono temprano en combinaci¢n con la acci¢n tutorial y la mejora de la autorregulaci¢n del aprendizaje (IA3T4DOR)