Perfiles de rendimiento académico : un modelo basado en minería de datos

Autores
La Red Martínez, David Luis; Karanik, Marcelo; Giovaninni, Mirta Eve; Pinto, Noelia
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El rendimiento académico es un factor crítico teniendo en cuenta que, frecuentemente, el bajo rendimiento académico está asociado a una alta tasa de deserción. Esto se ha observado en asignaturas del primer nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información (ISI) de la Universidad Tecnológica nacional facultad Regional Resistencia (UTn-fRRe), situada en la ciudad de Resistencia, provincia del Chaco, Argentina, entre ellas Algoritmos y Estructura de datos, donde el bajo rendimiento académico se observa en proporciones muy altas (entre el 60% y el 80% aproximadamente en los últimos años). En este trabajo se propone la utilización de técnicas de minería de datos sobre información del desempeño de los alumnos de la asignatura mencionada con el propósito de caracterizar los perfiles de alumnos exitosos (buen rendimiento académico) y de aquellos que no lo son (bajo rendimiento académico). La determinación de estos perfiles permitiría a futuro definir acciones específicas tendientes a revertir el bajo rendimiento académico, una vez detectadas las variables asociadas al mismo. En este artículo se describen los modelos de datos y de minería de datos utilizados y se comentan los principales resultados obtenidos
Fil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Fil: Karanik, Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Fil: Giovaninni, Mirta Eve. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Fil: Pinto, Noelia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Peer Reviewed
Materia
Perfiles de rendimiento académico
Almacenes de datos
Minería de datos
descubrimiento de conocimiento en bases de datos
Algoritmos y estructuras de datos
Patrones de comportamiento
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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