Análisis taxonómico predictivo aplicado a la detección temprana de alumnos universitarios en riesgo de deserción

La deserción universitaria es un problema que aqueja tanto a la educación pública como privada en la Argentina. En este trabajo se presenta una aplicación autoadaptativa predictiva para la detección temprana de alumnos universitarios que se encuentran en riesgo de abandonar sus estudios. La aplicac...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Roldán, Marcelo Fabio, Funes, Ana, Montejano, Germán Antonio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
SIU
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/95093
Aporte de:
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description La deserción universitaria es un problema que aqueja tanto a la educación pública como privada en la Argentina. En este trabajo se presenta una aplicación autoadaptativa predictiva para la detección temprana de alumnos universitarios que se encuentran en riesgo de abandonar sus estudios. La aplicación fue construida a partir del modelo obtenido con una herramienta de extracción de conocimiento, sobre datos de alumnos universitarios, aplicando las fases de una metodología de Adaptive Business Intelligence. Para esto se han tomado en consideración los datos socio-económico-culturales de los alumnos ingresantes así como la finalización de sus estudios, todos obtenidos del Sistema de Gestión Universitaria (SIU). Con estos datos, y aplicando una metodología de Adaptive Business Intelligence se ha generado un modelo de aprendizaje que permite la clasificación de alumnos universitarios como posibles candidatos a la deserción de su estudios.
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Montejano, Germán Antonio
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