Detección de perfiles de rendimiento académico en la Universidad Nacional del Este de Paraguay

El problema de la deserción temprana en las Universidades se ve agravado cada día más por diferentes causas. La situación académica de pobre rendimiento se ve afectada por múltiples factores que conforman un escenario complejo de análisis. En general no existe un solo aspecto que determine el fracas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: La Red Martínez, David L., Bobadilla, Gabriela
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
Modeling and prediction
rendimiento académico
Minería de Datos
Information Storage
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62852
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El problema de la deserción temprana en las Universidades se ve agravado cada día más por diferentes causas. La situación académica de pobre rendimiento se ve afectada por múltiples factores que conforman un escenario complejo de análisis. En general no existe un solo aspecto que determine el fracaso de los alumnos, por el contrario, es la interacción de varias circunstancias la que provoca el abandono de las carreras universitarias. Claramente, la situación socio-económica es clave a la hora del análisis y no puede dejarse de lado cuando se intenta estudiar el fenómeno de la deserción. Es importante, por tanto, estudiar y determinar cuáles son las variables que inciden en el rendimiento académico a fin de poder establecer estrategias de acción pedagógicas que permitan mejorar dicho rendimiento. Claramente, la interacción de dichas variables es un problema complejo de abordar con técnicas de análisis tradicionales. Por esto se propone realizar un análisis de los datos utilizando herramientas computacionales y algoritmos adecuados para tal fin. Este proyecto tiene como propósito intentar establecer los perfiles de rendimiento académico de los alumnos de la Universidad Nacional del Este (UNE) de Ciudad del Este – Paraguay a fin de poder describir la situación de deserción e intentar explicar las causas que motivan el abandono de las carreras que se dictan allí. Para ello, se utiliza- rán técnicas de minería sobre los datos académi- cos y socio-económicos de los alumnos, aplicando algoritmos de búsqueda de conocimiento en grandes volúmenes de información. Entre esos algoritmos de Minería de Datos (del inglés Data Mining o DM) se destaca la utilización de redes neuronales, algoritmos genéticos, predicción dinámica, agentes inteligentes, clustering, reglas de asociación, árboles de decisión, análisis de correlación, análisis semántico, análisis de regresión, entre otros. Si bien el proyecto se llevará a cabo analizando carreras de la UNE, ha sido desarrollado en el ámbito de la Red de Cooperación Interuniversitaria en TICs del Mercosur (ReCITic) integrada por la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe, Resistencia, Chaco, Argentina), la Universidad Gastón Dachary (UGD, Posadas, Misiones, Argentina), la Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE, Foz do Iguaҫú, Brasil) y la Universidad Nacional del Este (UNE, Ciudad del Este, Paraguay). En el proyecto trabajarán docentes investigadores de las mencionadas universidades, lo que lo hace de carácter interdisciplinario e internacional.
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