Minería de datos para la determinar los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE

Describimos el contexto en el que se realiza una experiencia en la que evaluaremos el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos analizando el perfil de cada estudiante desde otras variables, además de las ya clásicas de: calificaciones y desempeño académico. Trabaja...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Acosta, Julio César, La Red Martínez, David Luis
Otros Autores: Rosa Martins, Ernane
Formato: parte de libro
Lenguaje:Español
Publicado: Atena 2024
Materias:
Rendimiento académico
Almacenes de datos
Minería de datos
Modelos predictivos
Academic performance
Data stores
Data mining
Predictive models
Acceso en línea:http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/55773
Aporte de:
RIUNNE - Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) de Universidad Nacional del Nordeste
Descripción
Sumario:Describimos el contexto en el que se realiza una experiencia en la que evaluaremos el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos analizando el perfil de cada estudiante desde otras variables, además de las ya clásicas de: calificaciones y desempeño académico. Trabajamos desde 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. Buscamos encontrar las variables en estudio 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. Este trabajo se realiza en el marco del Proyecto de Investigación PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS-UNNE.

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