Predicting physiological effects caused by academic stress by Artificial Neural Nets
Predicción de efectos fisiológicos causados por el estrés académico mediante redes neuronales artificiales
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Using a multilayer perceptron (MLP) model of artificial neural networks, we made a predictive model of physiological effects caused by academic stress. For this, variables such as academic procrastination, the level of perceived stress about the semester, academic stress, age, family and individual income are considered. A percentage of incorrect predictions was obtained in the test and reserve phase of 38.5% and 19.2%, respectively; as well as an overall percentage of correct classification of 80.8% and an area value under the ROC curve of .752. The three variables with the highest normalized importance within the model were procrastination, the level of perceived stress in the semester and academic stress. Finally, the effects of procrastination and academic stress on the physical and psychological well-being of students are discussed.
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