Facultad Regional San Francisco

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Author: search.filters.author.Carrizo, ClaudioSubject: search.filters.subject.Ingeniería

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    Minería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenierías
    (2020) Carrizo, Claudio; Jramoy, Emiliano; Barrera, Facundo Hernan; Cardona, Fernando; Navarro Peláez, Raúl; Racca, Sofía
    Las instituciones universitarias tienen el desafío de asegurar y mantener el nivel de calidad académica con el fin de proveer profesionales altamente capacitados que respondan a las demandas del mercado laboral actual, especialmente en el área de las TICs. Uno de los aspectos en donde las universidades deben poner mayor énfasis es en el rendimiento académico, ya que generalmente un bajo rendimiento académico está asociado con una alta tasa de deserción de alumnos. Para evaluar el rendimiento académico de un alumno es necesario conocer si existen patrones o perfiles comunes a grupos de alumnos, esto es de significativa importancia para definir acciones que permitan mejorar el desempeño de los alumnos. En este trabajo se propone el uso de minería de datos educacional para la construcción de modelos que permitan identificar perfiles de alumnos que recursan materias básicas en el primer año de las carreras de ingenierías. Los resultados de este proyecto serán un aporte para el área de gestión académica, ya que podrán contar con un instrumento objetivo que les permitirá definir acciones a futuro en pos de lograr la mejora en el rendimiento académico de los alumnos en materias básicas del primer año.
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    Modelo predictivo para determinar la graduación de alumnos de carreras de ingenierías de UTN Facultad Regional San Francisco aplicando técnicas de minería de datos
    (Universidad de Lima, Fondo Editorial, 2019-07-01) Carrizo, Claudio
    La ingeniería cumple un rol fundamental en el desarrollo económico y el bienestar social de un país. Por este motivo, en el 2012 el gobierno nacional de Argentina impulsó el “Plan Estratégico de Formación de Ingenieros 2012-2016 (PEFI)”, con el objetivo de incrementar la cantidad de graduados en carreras de ingeniería, en pos de mejorar la industria, la innovación productiva y la expansión económica de dicho país. El propósito del presente trabajo es construir un modelo predictivo a través de técnicas de minería de datos que permita, por un lado, determinar la cantidad de alumnos que pueden graduarse en carreras de ingenierías de UTN Facultad Regional San Francisco, y por otro lado, identificar patrones que puedan incidir en la graduación. Los resultados de este proyecto representarán un aporte a la gestión académica en lo que respecta a la planificación, el seguimiento y el control de las cohortes de alumnos de las carreras de ingeniería.
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    Modelo para predecir la cantidad de graduados de ingeniería de UTN aplicando técnicas de minería de datos
    (Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), 2017-08-22) Carrizo, Claudio; Saldarini, Javier; Ribotta, Gabriela; Cardona, Fernando; Marotti, Juan Ignacio
    Desde la década del 60, la población mundial ha crecido en forma exponencial, este crecimiento ha generado problemas en sistemas energéticos, sanitarios, telecomunicaciones, infraestructura, etc. La ingeniería cumple un factor fundamental para el desarrollo económico y el bienestar social de un país. En el ámbito de la República Argentina, será necesario contar, entre otros, con una mayor cantidad de graduados en carreras de ingeniería para incrementar el desarrollo industrial, la innovación productiva y la expansión económica. En nuestro país, la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) aporta el 42,75% de los ingenieros, por lo que esta cifra la posiciona como una de las principales Universidades formadora de ingenieros de Argentina. El propósito del proyecto consiste en la elaboración de un modelo que permita, por un lado, predecir la cantidad de graduados de carreras de ingeniería en el ámbito de la UTN, y por otro lado, que este mismo modelo permita identificar cuáles son los patrones que determinarán la graduación de estudiantes de ingeniería en un plazo promedio de 8 años. Los resultados de este proyecto representarán un aporte para la gestión académica en lo respecta a la planificación, seguimiento y control de las cohortes de los estudiantes de carreras de ingeniería.