Detección de alumnos de riesgo y medición de la eficiencia de centros escolares mediante redes neuronales
| dc.contributor.author | Santín González, Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2023-06-21T01:41:28Z | |
| dc.date.available | 2023-06-21T01:41:28Z | |
| dc.date.issued | 1999 | |
| dc.description.abstract | Se utilizan las redes neuronales para solucionar empíricamente tres problemas habituales en el campo de la economía de la educación: detección de alumnos con alto riesgo de fracaso escolar, evaluación de la eficiencia relativa de centros educativos y evaluación de la eficiencia relativa de diferentes planes de estudio | |
| dc.description.department | Decanato | |
| dc.description.faculty | Fac. de Ciencias Económicas y Empresariales | |
| dc.description.refereed | TRUE | |
| dc.description.status | pub | |
| dc.eprint.id | https://eprints.ucm.es/id/eprint/6674 | |
| dc.identifier.doi | b17044571 | |
| dc.identifier.issn | 2255-5471 | |
| dc.identifier.relatedurl | http://www.ucm.es/centros/webs/fccee/ | |
| dc.identifier.relatedurl | https://economicasyempresariales.ucm.es/working-papers-ccee | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/64349 | |
| dc.issue.number | 02 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.page.total | 28 | |
| dc.publication.place | Madrid | |
| dc.publisher | Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Decanato | |
| dc.relation.ispartofseries | Documentos de Trabajo de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | |
| dc.rights.accessRights | open access | |
| dc.subject.keyword | Enseñanza | |
| dc.subject.keyword | Redes neuronales | |
| dc.subject.keyword | Fracaso escolar. | |
| dc.subject.ucm | Legislación educativa | |
| dc.title | Detección de alumnos de riesgo y medición de la eficiencia de centros escolares mediante redes neuronales | |
| dc.type | technical report | |
| dc.volume.number | 1999 | |
| dcterms.references | Andina de la Fuente, D. "Tutorial de redes neuronales". Dpto. de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones. Grupo de circuitos. Universidad Politécnica de Madrid. Arbib, M.A. (1995): "The Handbook of Brain Theory and Neural Networks". The MIT Press. Beltratti, A.; Margarita, S.; Terna, P. (1996): "Neural Networks for economic and financial modelling". International Thomson. Computer Press. Bonilla Musoles, M.; Puerta Medina, R. (1997): "Análisis de las redes neuronales: Aplicación a problemas de predicción y clasificación financiera". Documento de Trabajo. Departamento de Economía Financiera y Matemática. Universidad de valencia. Hanushek, E. (1986): "The economics of Schooling". Journal of Economic Literature. Vol 24, nº3, pp. 1141-1171. Hebb, D.O. (1949): "The organization of behavior". Science Editions, New York, NY. Hornik, K., Stinchcombe, M. and White, H. (1989): "Multilayer Feed-forward Networks are Universal Approximators". Neural networks 2, pp. 359-66. Hornik, K., Stinchcombe, M. and White, H. (1990). "Universal Approximation of an Unknown Mapping and its Derivatives using Multilayer Feed-forward Networks". Neural Networks 3, pp. 551-60. Le Cun, Y. (1985): "Une Procédure d¢ Apprentissage pour Réseau à Seuil Asymétrique", in Proceedings of Cognitiva. Martínez de Lejarza, I. (1996): "Redes Neuronales Auto-Organizadas y Clustering: Una Aplicación a la Agrupación Económico-Funcional de Entidades de Población". Documento de Trabajo. Facultat de CC. Econòmiques i Empresarials. Departamento de Economía Aplicada. Universitat de València. Mc Culloch, W.S. y Pitts, W.A. (1943): "A logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity". Boulletin of Mathematics and Biophysics, 5, págs. 115-133. Minsky, M. y Papert, S. (1969): "Perceptrons: An introduction to Computacional Geometry". The MIT Press. Cambridge, MA. Modrego, A.; San Segundo, M.J. (1988): "Ecuaciones de rendimiento escolar para la evaluación de las enseñanzas medias". Revista de Educación. Septiembre-Diciembre 1988. pp 147-179. Parker, D.B. (1985): "Learning Logic". MIT Center for Computational Research in Economics and Management science, T.R. 47. Pedraja, F. y Salinas, J. (1996): "Eficiencia del gasto público en educación secundaria: una aplicación de la técnica envolvente de datos". Hacienda Pública Española Nº138, pp. 87-96. Rosemblatt, F. (1958): "The Perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain". Psychological Review 65, págs 386-408. Rosemblatt, F. (1959): "Principles of Neurodynamics". Spartan Books, New York. Rumelhart, D.E.; Mc Clelland, J.L.; and the PDP Research Group (Eds.) (1986): "Parallel Distributed Processing: Explorations on the Microstructure of Cognition, vol. I. Foundations", MIT Press, Cambridge, MA. San Segundo, M.J. (1991): "Evaluación del Sistema Educativo a Partir de Datos Individuales". Economía Industrial. Marzo-Abril 1991, pp. 23-37. San Segundo, M.J. (1998): "Igualdad de oportunidades educativas". Ekonomiaz Nº 40 1.er Cuatrimestre. Santín, Daniel (1998) "Eficiencia relativa de las Comunidades Autónomas en Enseñanza Secundaria: un enfoque socioeconómico" Documento de Trabajo Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. UCM, nº 9822. Tejedor, F.J.; Caride, J.A. (1988): "Influencia de las variables contextuales en el rendimiento académico". Revista de Educación. Septiembre-Diciembre 1988. pp 112-146. VV.AA. (1994): "Acerca de la producción eductiva: Estudio de los Centros Educativos de la Comunidad Autónoma del País Vasco". Colección estudios y documentos Nº 20. Gobierno Vasco. Departamento de educación, universidades e investigación. Werbos, P.J. (1974): "Beyond Regression: New tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences". Unpublished Ph.D. Dissertation, Harvard University. Department of Applied Mathematics. White, H. (1992): "Artificial Neural Networks: Approximation and Learning Theory". Blackwell, Oxford. | |
| dspace.entity.type | Publication | |
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