Predictor de deserción universitaria

La deserción estudiantil siempre ha sido un tema de preocupación debido a sus múltiples implicancias. En este trabajo se propone la aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones para exponer información útil y formular reglas de inferencia en sistemas de diagnóstico automático. De esta man...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Romero, Giselle, Toranzo Calderón, Joaquin, Jaremczuk, Sebastián, Gómez, Juan Carlos, Verrastro, Claudio
Formato: Artículo publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
minería de datos
predictor de deserción universitaria
SVM
redes neuronales
aprendizaje automático
knowledge data discovery
data minning
university dropout predictor
neural networks
machine learning
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/5587
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description La deserción estudiantil siempre ha sido un tema de preocupación debido a sus múltiples implicancias. En este trabajo se propone la aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones para exponer información útil y formular reglas de inferencia en sistemas de diagnóstico automático. De esta manera se generan modelos predictivos de deserción universitaria en la UTN.BA, a partir de bases de datos de estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas de la Información del plan K08. Se construyeron dos modelos, uno basado sobre Máquinas de Vectores de Soporte y otro sobre Redes neuronales. Ambos presentan resultados muy similares reconociendo a estudiantes en situación de deserción con una exactitud de 79%.
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