Data warehouse y data mining aplicados al estudio del rendimiento académico y de perfiles de alumnos

El desigual aprovechamiento de las TICs observado en los alumnos de Sistemas Operativos de la LSI de la FACENA de la UNNE, como así también el relativamente bajo porcentaje de alumnos promocionados y regularizados al finalizar el cursado de la Asignatura (éxito académico), han motivado la aplicación...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	La Red Martínez, David L., Acosta, Julio César, Cutro, L. A., Uribe, V. E., Rambo, A. R.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2010
Materias:	Ciencias Informáticas base de datos Data mining almacén de datos minería de datos clustering cluster demográfico
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19461
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El desigual aprovechamiento de las TICs observado en los alumnos de Sistemas Operativos de la LSI de la FACENA de la UNNE, como así también el relativamente bajo porcentaje de alumnos promocionados y regularizados al finalizar el cursado de la Asignatura (éxito académico), han motivado la aplicación de técnicas de Almacenes de Datos (DataWarehouses: DW) y de Minería de Datos (Data Mining: DM) basadas en clustering, entre otras, para la búsqueda de perfiles de los alumnos de la Asignatura mencionada, según su rendimiento académico, situación demográfica y socio económica, con el propósito de determinar a priori situaciones potenciales de éxito o de fracaso académico, lo cual permitiría encarar las medidas tendientes a minimizar los fracasos. El presente trabajo tiene por objetivo brindar una breve descripción de aspectos relacionados con el almacén de datos construido y algunos procesos de minería de datos desarrollados sobre el mismo.
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Data warehouse y data mining aplicados al estudio del rendimiento académico y de perfiles de alumnos

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