Some suggestions for the (software) engineering degree curriculum

1995 ◽  
Vol 4 (3) ◽  
pp. 131-136 ◽  
Author(s):  
F. Redmill
Keyword(s):  
Software Engineering ◽  
Engineering Degree

scholarly journals Red neuronal artificial de predicción de situación de dominio del estudiante ante el examen TOEFL

2019 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
pp. 19-23
Author(s):  
Silvia Soledad Moreno Gutiérrez ◽  
Jesús Francisco Álvarez Cornejo ◽  
Mónica García Munguía
Keyword(s):  
Neural Network ◽  
Artificial Neural Network ◽  
Software Engineering ◽  
University Students ◽  
Language Proficiency ◽  
English Language ◽  
English Language Proficiency ◽  
Educational Institutions ◽  
Engineering Degree ◽  
Estudiantes Universitarios

El examen TOEFL es una prueba orientada a identificar el nivel de dominio del idioma inglés en estudiantes universitarios, por ello, diferentes instituciones educativas del país solicitan este resultado incluso como requisito de titulación, la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo es una de ellas, el 100% de sus alumnos de la licenciatura en ingeniería de software presentan el examen, asumiendo que están preparados, no obstante, en más del 50% de los casos el puntaje obtenido es no satisfactorio. Por ello, se propone una red neuronal artificial de tipo Backpropagation basada en la trayectoria escolar del alumno, que predice con un 95% de precisión la situación de dominio del estudiante, y sugiere presentar el examen o participar en el curso de preparación respectivo, de esta forma, la propuesta contribuye a incrementar el porcentaje de alumnos con resultados satisfactorios desde la primera aplicación y reducir el número de intentos. The TOEFL test is a test aimed at identifying the level of English language proficiency in university students, therefore, different educational institutions in the country request this result even as a qualification requirement, the Autonomous University of the State of Hidalgo is one of them, the 100% of its students in the software engineering degree present the exam, however, in more than 50% of the cases the score obtained is unsatisfactory, so the student must present it again. For this reason, an artificial neural network of Backpropagation type is proposed that predicts with 95% accuracy the situation of the student's domain and suggests presenting the exam or participating in the respective preparation course, in this way, the proposal contributes to reduce the number of attempts and increase the percentage of students with satisfactory results from the first application.

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