Técnicas de preprocesamiento para mejorar la calidad de los datos en un estudio de caracterización de ingresantes universitarios
El estudio del gran volumen de información que se obtiene de los alumnos que ingresan a la universidad permitirá lograr una caracterización de los mismos. Esto servirá de punto de partida para relacionar estos datos con otras variables que contribuyan a identificar situaciones o factores que estén r...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2007
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20453 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El estudio del gran volumen de información que se obtiene de los alumnos que ingresan a la universidad permitirá lograr una caracterización de los mismos. Esto servirá de punto de partida para relacionar estos datos con otras variables que contribuyan a identificar situaciones o factores que estén relacionados con el bajo rendimiento académico de los estudiantes en el primer año de carrera universitaria. Para este propósito, se han aplicado técnicas de minería de datos mediante una herramienta de software libre. Sin embargo, a través de las pruebas realizadas, se ha detectado una gran cantidad de datos inconsistentes, incoherentes y, principalmente, faltantes. Debido a esto, se propone analizar, en profundidad, las técnicas de preprocesamiento de datos disponibles en los programas que implementan técnicas de datamining con el fin de incrementar la calidad de los datos previo a su procesamiento, principalmente, y por otra parte, detectar posibles dificultades de interpretación de los requerimientos del formulario diseñado para recabar la información por parte de los aspirantes a ingresar a la universidad. |
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