Predecir el rendimiento académico asociado a la aptitud física de estudiantes de primaria utilizando métodos de aprendizaje automático

Objetivos:

Este estudio tuvo como objetivo explorar la relación entre la aptitud física y el rendimiento académico de estudiantes de primaria y predecir el rendimiento académico asociado con la aptitud física utilizando métodos de aprendizaje automático. Los resultados aportan nueva evidencia que confirma la relación entre la aptitud física y el rendimiento académico de los alumnos de primaria. Este estudio proporciona una base práctica para métodos de intervención temprana para mejorar la aptitud física y el rendimiento académico de los estudiantes de primaria mediante el ejercicio físico.

Métodos:

Se seleccionó a un total de 432 estudiantes de quinto grado de cinco escuelas primarias de Huai’an, China, mediante el método de muestreo por conglomerados. Su condición física se evaluó en términos de índice de masa corporal, fuerza muscular, flexibilidad, velocidad y resistencia aeróbica. Las puntuaciones de los exámenes finales de chino, matemáticas y lengua extranjera se utilizaron para cuantificar su rendimiento académico. Se utilizó la prueba U de Mann-Whitney para investigar las diferencias en la aptitud física entre los grupos de rendimiento académico. Se utilizó el análisis de correlación de Spearman para cuantificar la relación entre la aptitud física y el rendimiento académico. Se utilizaron modelos de aprendizaje automático basados ​​en algoritmos de bosque aleatorio (RF), máquina de vectores de soporte (SVM) y K-vecino más cercano (KNN) para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de primaria. Los respectivos rendimientos de predicción de los modelos de aprendizaje automático se evaluaron utilizando la precisión y se validaron en la muestra de prueba.

Resultados:

El índice de masa corporal (z = -2,046, p < 0,05) de los estudiantes de primaria con puntaje alto (HS) fue menor que el de los estudiantes sin puntaje alto (NHS), y el miembro superior (z = -2,143, p < 0,05 ), la fuerza del tronco (z = -3,399, p < 0,05) y de las extremidades inferiores (z = -2,525, p < 0,05) y la resistencia aeróbica (z = -2,105, p < 0,05) de los estudiantes de HS fueron mejores que los estudiantes de NHS. El rendimiento académico de los estudiantes de primaria se correlacionó negativamente con el índice de masa corporal (r = -0,105, p < 0,05) y positivamente con miembro superior (r = 0,11, p < 0,05), tronco (r = 0,175, p < 0,05) y fuerza de las extremidades inferiores (r = 0,13, p < 0,05) y resistencia aeróbica (r = -0,108, p < 0,05). La precisión promedio de los modelos RF, SVM y KNN para predecir el rendimiento académico de los estudiantes de primaria en muestras de capacitación fue de 59,4% ± 5,16%, 56,41% ± 3,81% y 57,89% ± 4,98%, respectivamente, que resultaron ser más altas. que la precisión inicial, tal como se validó en la muestra de prueba.

Conclusión:

El índice de masa corporal, la fuerza muscular y la resistencia aeróbica de los estudiantes de primaria son significativamente diferentes entre los grupos de rendimiento académico y están correlacionados con su rendimiento académico. Los métodos de aprendizaje automático pueden predecir eficazmente el rendimiento académico asociado con la aptitud física de los estudiantes de primaria.