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Este estudio investigó la efectividad de los modelos de inteligencia artificial (IA) para predecir el desempeño de los estudiantes. El problema central abordado fue determinar hasta qué punto los modelos de IA pueden ser efectivos y confiables para predecir el desempeño de los estudiantes. El objetivo general fue evaluar la efectividad de estos modelos, analizando su precisión y aplicabilidad en diferentes contextos educativos. La metodología adoptada fue una revisión bibliográfica, que implicó el análisis de la literatura existente sobre la aplicación de la IA en la educación, centrándose en técnicas de aprendizaje automático como redes neuronales y algoritmos de regresión. Los resultados indicaron que, si bien los modelos de IA pueden ofrecer predicciones precisas, su eficacia depende de la calidad de los datos. La investigación también destacó la necesidad de transparencia en los modelos de IA para facilitar su aceptación e implementación práctica. Las consideraciones finales destacaron el potencial de la IA para transformar las prácticas educativas, pero también la necesidad de enfoques responsables y éticos en su implementación. Los estudios futuros deberían explorar el desarrollo de modelos transparentes de IA y la implementación de prácticas efectivas de gobernanza de datos.
Este estudo investigou a eficácia dos modelos de inteligência artificial (IA) na previsão do desempenho estudantil. O problema central abordado foi determinar até que ponto os modelos de IA podem ser efetivos e confiáveis na previsão do desempenho estudantil. O objetivo geral foi avaliar a eficácia desses modelos, analisando suas precisão e aplicabilidade em diferentes contextos educacionais. A metodologia adotada foi uma revisão bibliográfica, que envolveu a análise de literatura existente sobre a aplicação de IA na educação, com foco em técnicas de machine learning como redes neurais e algoritmos de regressão. Os resultados indicaram que, enquanto os modelos de IA podem oferecer previsões precisas, a eficácia destas está condicionada à qualidade dos dados.A pesquisa também destacou a necessidade de transparência nos modelos de IA para facilitar sua aceitação e implementação prática. As considerações finais ressaltaram a potencialidade da IA em transformar práticas educativas, mas também a necessidade de abordagens responsáveis e éticas na sua implementação. Futuros estudos deveriam explorar o desenvolvimento de modelos de IA transparentes e a implementação de práticas de governança de dados eficazes.
This study investigated the effectiveness of artificial intelligence (AI) models in predicting student performance. The central issue addressed was to determine the extent to which AI models can be effective and reliable in predicting student performance. The overall objective was to evaluate the effectiveness of these models by analyzing their accuracy and applicability in different educational contexts. The methodology adopted was a bibliographic review, which involved analyzing existing literature on the application of AI in education, focusing on machine learning techniques such as neural networks and regression algorithms. The results indicated that while AI models can provide accurate predictions, the effectiveness of these is conditioned on the quality of the data. The research also highlighted the need for transparency in AI models to facilitate their acceptance and practical implementation. The final considerations emphasized the potential of AI to transform educational practices, but also the need for responsible and ethical approaches in its implementation. Future studies should explore the development of more transparent AI models and the implementation of effective data governance practices.
