Minería de datos para un sistema de alerta temprana de deserción en carreras de Ingeniería
Las carreras de Ingeniería de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca tienen estadísticas de deserción y desgranamiento de magnitud significativa y se producen fundamentalmente en los primeros años de estudios. La mayoría de los análisis descriptivos de...
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Publicado: |
2015
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Ciencias Informáticas Abandono de los Estudiantes Data mining Alerta Temprana Ahumada, Hernán César Dip, Hugo Herrera, Carlos Gabriel Leguizamón Almendra, Juan Carlos Minería de datos para un sistema de alerta temprana de deserción en carreras de Ingeniería |
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Las carreras de Ingeniería de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca tienen estadísticas de deserción y desgranamiento de magnitud significativa y se producen fundamentalmente en los primeros años de estudios. La mayoría de los análisis descriptivos de este fenómeno revelan demasiado tarde el abandono de estudiantes en diferentes tramos de la carrera.
En este proyecto se busca mediante la aplicación de métodos de minería de datos, caracterizar la trayectoria académica de los estudiantes, con la finalidad de detectar patrones compatibles con situaciones de dificultades en el aprendizaje, que puedan derivar posteriormente en abandono de los estudios universitarios.
La determinación de patrones que describan el rendimiento académico como así también las dificultades prevalentes que se les presentan a los alumnos en la resolución de situaciones prácticas de matemáticas correspondientes al primer año de las carreras de Ingeniería, permitirá adoptar en tiempo y forma, medidas didácticas e institucionales tendientes a disminuir los índices de deserción y desgranamiento de las carreras de Ingeniería.
Para el desarrollo de los modelos descriptivos y predictivos se aplicarán principalmente técnicas de agrupamiento (clustering), árboles de decisión, reglas de asociación y clasificación, y máquinas de vectores soporte (SVM). |
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