Técnicas de clasificación aplicadas al estudio del rendimiento de ingresantes universitarios
Varios estudios han demostrado la incidencia de la formación en Matemática sobre el desempeño de los alumnos. Esta fortaleza resulta clave para el avance en las carreras que se ofrecen en la Facultad de Ciencias Exactas de la UNNE, dado que todas ellas tienen esta asignatura en el primer año. En est...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2008
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20639 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Varios estudios han demostrado la incidencia de la formación en Matemática sobre el desempeño de los alumnos. Esta fortaleza resulta clave para el avance en las carreras que se ofrecen en la Facultad de Ciencias Exactas de la UNNE, dado que todas ellas tienen esta asignatura en el primer año. En este trabajo se propone realizar un estudio comparativo de técnicas de clasificación del campo de la minería de datos utilizando una herramienta de software libre. Se contrastará el rendimiento de las redes neuronales versus la aplicación de técnicas estadísticas convencionales. Se espera obtener resultados que permitan generar información útil para orientar políticas institucionales que contribuyan a mejorar los indicadores preocupantes de fracaso traducidos en deserción y bajo rendimiento de los alumnos del primer año de carreras universitarias. |
|---|