Análisis de perfiles de rendimiento académico mediante técnicas de minería de datos y análisis de datos multivariados

La deserción estudiantil, especialmente en los primeros años de la carrera, es una preocupación presente y constante en todas las Instituciones de Nivel Superior. Para un tratamiento efectivo y eficaz del problema, resultan indispensables la detección temprana de estudiantes en situación de riesgo e...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dieser, María Paula, Martín, María Cristina, Cavero, Lorena Verónica, Funkner, Sofía, Wagner, Laura
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Ciencias Informáticas minería de datos educativos análisis de datos multivariados rendimiento académico deserción universitaria
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77320
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La deserción estudiantil, especialmente en los primeros años de la carrera, es una preocupación presente y constante en todas las Instituciones de Nivel Superior. Para un tratamiento efectivo y eficaz del problema, resultan indispensables la detección temprana de estudiantes en situación de riesgo en términos de abandono o retraso en el alcance del grado, y el diseño e implementación de un plan de acción consecuente. La Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa no es ajena a esta realidad. En consecuencia, la línea de investigación aquí presentada, propone estudiar y aplicar distintos métodos que ofrece la Minería de Datos y el Análisis de Datos Multivariados sobre los datos registrados en el sistema de gestión de información estudiantil de la Institución con el propósito de caracterizar la trayectoria académica de los estudiantes, y detectar patrones compatibles con situaciones de dificultades en el aprendizaje, que puedan derivar en el abandono de los estudios.
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Análisis de perfiles de rendimiento académico mediante técnicas de minería de datos y análisis de datos multivariados

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