Aplicación de minería de datos con una herramienta de software libre en la evaluación del rendimiento académico de los alumnos de la carrera de Sistemas de la FACENA-UNNE

El sistema preuniversitario argentino tiene serias deficiencias, y una de las consecuencias se manifiesta en que el piso cognitivo y actitudinal con el que ingresan los alumnos a la Universidad es muy bajo y atenta contra el rendimiento académico de los mismos, además de contribuir a la extensión de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dapozo, Gladys N., Porcel, Eduardo, López, María Victoria, Bogado, Verónica S., Bargiela, Roberto
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2006
Materias:	Ciencias Informáticas base de datos Data mining Minería de datos Herramienta de software libre Software SOFTWARE ENGINEERING Rendimiento académico de alumnos universitarios
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20797
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El sistema preuniversitario argentino tiene serias deficiencias, y una de las consecuencias se manifiesta en que el piso cognitivo y actitudinal con el que ingresan los alumnos a la Universidad es muy bajo y atenta contra el rendimiento académico de los mismos, además de contribuir a la extensión de la duración real de las carreras. La Minería de Datos abarca una variedad de métodos estadísticos y computacionales para investigar la existencia de relaciones y patrones de comportamiento en almacenamientos electrónicos de datos. El Software Libre resulta más adecuado que el software propietario para entornos académicos al ser más fiable, robusto y seguro y de reducido costo. En este trabajo se presenta un estudio a través de técnicas de minería de datos que permiten determinar, a través de un clasificador, el rendimiento académico de los alumnos ingresantes de la carrera de Licenciatura en Sistemas de Información de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). Se llevó a cabo un estudio comparativo de diferentes algoritmos clasificadores disponibles en el software Weka, de libre distribución, y se seleccionó el que ofrecía mejores resultados.
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