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.
Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Primorac, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: González, Jorge A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: González, Jorge A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
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
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/54754
Acceder
id RIUNNE_bf259fe8af8967c5079ea878a72a338a
oai_identifier_str oai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/54754
network_acronym_str RIUNNE
repository_id_str 4871
network_name_str Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
spelling Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNEAcosta, Julio CésarLa Red Martínez, David LuisPrimorac, Carlos RobertoGonzález, Jorge A.Giménez Antoniow, Mayara F. C.Rendimiento académicoAlmacenes de datosMinería de datosModelos predictivosFil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: Primorac, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: González, Jorge A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.Fil: González, Jorge A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.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 UNNEInternational Institute of Informatics and Systemics (IIIS)2019-03-12info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfp. 113-118application/pdfAcosta, Julio César, et al., 2019. Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE. En: Novena Conferencia Iberoamericana de Complejidad, Informática y Cibernética. Orlando: International Institute of Informatics and Systemics (IIIS), p. 113-118.978-1-941763-99-5http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/54754spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentinareponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)instname:Universidad Nacional del Nordeste2025-09-29T14:29:38Zoai:repositorio.unne.edu.ar:123456789/54754instacron:UNNEInstitucionalhttp://repositorio.unne.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://repositorio.unne.edu.ar/oaiososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:48712025-09-29 14:29:39.087Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordestefalse
dc.title.none.fl_str_mv Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
title Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
spellingShingle Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
Acosta, Julio César
Rendimiento académico
Almacenes de datos
Minería de datos
Modelos predictivos
title_short Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
title_full Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
title_fullStr Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
title_full_unstemmed Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
title_sort Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE
dc.creator.none.fl_str_mv Acosta, Julio César
La Red Martínez, David Luis
Primorac, Carlos Roberto
González, Jorge A.
Giménez Antoniow, Mayara F. C.
author Acosta, Julio César
author_facet Acosta, Julio César
La Red Martínez, David Luis
Primorac, Carlos Roberto
González, Jorge A.
Giménez Antoniow, Mayara F. C.
author_role author
author2 La Red Martínez, David Luis
Primorac, Carlos Roberto
González, Jorge A.
Giménez Antoniow, Mayara F. C.
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Rendimiento académico
Almacenes de datos
Minería de datos
Modelos predictivos
topic Rendimiento académico
Almacenes de datos
Minería de datos
Modelos predictivos
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
Fil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Primorac, Carlos Roberto. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: González, Jorge A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: González, Jorge A. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.
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
description Fil: Acosta, Julio César. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-03-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Acosta, Julio César, et al., 2019. Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE. En: Novena Conferencia Iberoamericana de Complejidad, Informática y Cibernética. Orlando: International Institute of Informatics and Systemics (IIIS), p. 113-118.
978-1-941763-99-5
http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/54754
identifier_str_mv Acosta, Julio César, et al., 2019. Uso de minería de datos educacional para la determinación de los perfiles de rendimiento académico de los alumnos en la UNNE. En: Novena Conferencia Iberoamericana de Complejidad, Informática y Cibernética. Orlando: International Institute of Informatics and Systemics (IIIS), p. 113-118.
978-1-941763-99-5
url http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/54754
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
p. 113-118
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv International Institute of Informatics and Systemics (IIIS)
publisher.none.fl_str_mv International Institute of Informatics and Systemics (IIIS)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
instname:Universidad Nacional del Nordeste
reponame_str Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
collection Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
instname_str Universidad Nacional del Nordeste
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) - Universidad Nacional del Nordeste
repository.mail.fl_str_mv ososa@bib.unne.edu.ar;sergio.alegria@unne.edu.ar
_version_ 1844621670103384064
score 12.558318

Publicaciones similares