La educación es el cultivo de las personas para promover y garantizar el desarrollo de la sociedad. Las reformas educativas pueden desempeñar un papel fundamental en el desarrollo de un país. Sin embargo, es crucial supervisar continuamente el rendimiento del modelo educativo mediante la previsión del progreso de los resultados. Los modelos basados en el aprendizaje automático son actualmente un tema candente en la mejora del área de investigación de las previsiones. Los modelos de previsión pueden ayudar a analizar el impacto de los resultados futuros mostrando las tendencias anuales. Para este estudio, desarrollamos un modelo híbrido de previsión de series temporales mediante una red de memoria a corto plazo (LSTM) y un mecanismo de autoatención (SAM) para supervisar la reforma educativa de Marruecos. Analizamos el rendimiento de seis universidades y proporcionamos un modelo de predicción para evaluar el rendimiento de la universidad con mejores resultados tras la aplicación de la última reforma, es decir, entre 2015 y 2030. Predecimos los resultados de investigación de las seis universidades y probamos la precisión de nuestra metodología propuesta frente a otros modelos de series temporales. Los resultados muestran que nuestro modelo es más eficaz para predecir los resultados de la investigación. El porcentaje de aumento de los resultados de la universidad después de nueve años se analiza para ayudar a predecir la universidad con mejores resultados. La precisión y el rendimiento de nuestro algoritmo propuesto son mejores que los de otros algoritmos como LSTM y RNN.
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