Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE

Se describe el estado de un Proyecto de Investigación (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS-UNNE) donde evaluaremos el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos, para ello analizaremos el perfil de cada estudiante desde otras variables, además de las ya clásicas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Acosta, Julio César, La Red Martínez, David Luis, Primorac, Carlos Roberto, González, Jorge A., Giménez Antoniow, Mayara F. C.
Formato: Documento de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: International Institute of Informatics and Systemics (IIIS) 2024
Materias:
Acceso en línea:http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/54754
Aporte de:
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spelling I48-R184-123456789-547542025-03-06T11:22:10Z Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE Acosta, Julio César La Red Martínez, David Luis Primorac, Carlos Roberto González, Jorge A. Giménez Antoniow, Mayara F. C. Rendimiento académico Almacenes de datos Minería de datos Modelos predictivos Se describe el estado de un Proyecto de Investigación (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS-UNNE) donde evaluaremos el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos, para ello analizaremos el perfil de cada estudiante desde otras variables, además de las ya clásicas de: calificaciones y desempeño académico. Describimos el contexto en el que se realiza la experiencia como así también el modelo metodológico propuesto de Matriz de Datos y Sistemas de Matrices de Datos que se adecúa al uso que le damos al Data Warehouse para procesar datos y principalmente determinar las variables que intervienen. Buscaremos encontrar dichas variables entre otras en: factores socioeconómicos, demográficos, actitudinales; en base a las cuales clasificaremos los diferentes perfiles de alumnos para poder implementar acciones proactivas que contribuyan a mejorar el rendimiento de los alumnos y disminuir la deserción. Describimos el modelo a implementar con el uso de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en las asignaturas Algebra de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información (LSI) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y Matemática I de la carrera Ingeniería Agronómica (IA) de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) de la UNNE 2024-08-22T11:52:53Z 2024-08-22T11:52:53Z 2019-03-12 Documento de conferencia Acosta, Julio César, et al., 2019. Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE. En: Novena Conferencia Iberoamericana de Complejidad, Informática y Cibernética. Orlando: International Institute of Informatics and Systemics (IIIS), p. 113-118. 978-1-941763-99-5 http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/54754 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf p. 113-118 application/pdf International Institute of Informatics and Systemics (IIIS)
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