Explorando la predicción de los resultados de las pruebas de matemáticas en la provincia de Camagüey usando inteligencia artificial

Yoan  Martinez-Lopez; Heidy  Cabrera Rodríguez; Olga Lidia  Pérez Gónzalez; Carlos  de Castro Lozano; Ana O.  López Correoso

Authors

Yoan Martinez-Lopez Universidad de Camagüey
Heidy Cabrera Rodríguez Universidad de Camagüey
Olga Lidia Pérez Gónzalez Universidad de Camagüey
Carlos de Castro Lozano Universidad de Córdoba
Ana O. López Correoso IPVCE Máximo Gómez Báez

Keywords:

pre-college, prediction, machine learning, trigonometry, mathematics entrance exams

Abstract

The exploratory study of mathematics entrance exam results for upper secondary education in the province of Camagüey aims to contribute to the improvement of mathematics education, enhancing the quality of the comprehensive training of pre-university and basic secondary students. Furthermore, a classification of students into 'pass' or 'fail' was performed based on the question results. Regarding the classification algorithms, BayesNet, NaiveBayes, Logistic, MultilayerPerceptron, and SMO achieved an accuracy (ACC) of 95% or higher in at least one of the two requests, while Complement Naive Bayes, OneR, PART, Ridor, and ZeroR obtained an accuracy of 63% or lower in at least one of the two requests.

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