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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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77320 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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