Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
- Autores
- Acosta, Julio César; La Red Martínez, David Luis; Primorac, Carlos Roberto; González, Jorge A.; Giménez Antoniow, Mayara F. C.
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
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Fil: Primorac, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
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Fil: Giménez Antoniow, Mayara F. C. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
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 - Materia
-
Rendimiento académico
Almacenes de datos
Minería de datos
Modelos predictivos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
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- OAI Identificador
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