Tipologías del recién graduado universitario utilizando análisis clásico y simbólico de datos

Autores
Mallea, Adriana; Herrera, Myriam; Ganga, Leonel; Torres, Estela; Carrizo, Jorgelina
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Es de gran interés conocer las características sociales y culturales de los egresados universitarios pues este conocimiento es fundamental, tanto para la gestión académica como para las investigaciones que refieren a la Universidad como objeto de estudio. Surge el Estado como garante de la calidad de los productos educativos y generador de datos, así el sistema SIU-Kolla permite a las universidades realizar un seguimiento de sus graduados. Se trata de encuestas para analizar, diagnosticar y conocer los perfiles de los graduados, y constituye una parte de un proyecto integral que aspira a crear una base de conocimiento sobre la población estudiantil. Sin embargo sin un tratamiento estadístico adecuado, los datos provenientes de estas encuestas no se transforman en información confiable para la toma de decisiones. En este trabajo presentamos la determinación de tipologías de los egresados 2014, de la Facultad de Filosofía Humanidades y Artes - UNSJ, a través de herramientas que se encuadran en dos enfoques del análisis de datos: clásico y simbólico. Del primero se emplean técnicas del Análisis Multidimensional de Datos, que permiten una clasificación de las respuestas mediante el Análisis Factorial de Correspondencias Múltiples y posterior Análisis Cluster, usando el software SpaD-N. Con el fin de realizar un enfoque simbólico de datos, introducimos el concepto y la creación de objetos y tablas simbólicas. Posteriormente, utilizando el software SODAS, se obtienen descripciones exhaustivas de los egresados, por departamento, de la facultad
Fil: Mallea, Adriana. Departamento de Matemática, UNSJ.
Fil: Herrera, Myriam. Departamento de Informática, UNSJ.
Fil: Ganga, Leonel. Departamento de Informática, UNSJ.
Fil: Torres, Estela. Departamento de Informática, UNSJ.
Fil: Carrizo, Jorgelina. Departamento de Matemática, UNSJ.
Fuente
IV Jornadas de Enseñanza e Investigación Educativa en el campo de las Ciencias Exactas y Naturales; Ensenada, Argentina, 28-30 de octubre de 2015
ISSN 2250-8473
Materia
Educación
Tipologías
Correspondencias múltiples
Clustering
Objeto simbólico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Memoria Académica (UNLP-FAHCE)
Institución
Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
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