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Item Modelo de predicción para evaluar la adaptabilidad de los estudiantes en educación virtual: Un enfoque basado en Machine Learning(ITMA, 2025-06-16) Navarro, N.Este estudio emplea modelos de Machine Learning (ML) para predecir la adaptabilidad de los estudiantes en entornos de educación virtual. A través de variables como el género, nivel educativo, condiciones financieras y acceso a tecnología, se construyó un modelo predictivo que clasifica a los estudiantes según su capacidad de adaptación. El modelo Random Forest (RF) alcanzó una precisión del 88.8%, proporcionando herramientas útiles para que educadores y administradores anticipen necesidades y ajusten estrategias pedagógicas, promoviendo una experiencia de aprendizaje más eficiente y personalizadaItem CiteScore Metodología Versión 2019(Grupo GRIAL, 2020-10-08) García-Peñalvo, F. J.Recurso docente para introducir el índice de impacto CiteScore basado en Scopus, actualizado a la metodología de 20219. Se utiliza en cursos y talleres relacionados con la identidad del investigador y de promoción del conocimiento abierto en investigación.