FRRE - Producción de Investigación

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Author: search.filters.author.Giovaninni, Mirta EveSubject: search.filters.subject.Perfiles de rendimiento académico

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    Determinación de perfiles de rendimiento académico en la UTN - FRRe
    (2015-11-19) La Red Martínez, David Luis; Giovaninni, Mirta Eve; Pinto, Noelia; Frisone, Noelia; Báez, María Eugenia
    El rendimiento académico es un factor crítico en toda institución educativa debido a que se encuentra directa-mente relacionado con la deserción estudiantil. Es decir, el bajo rendimiento está asociado a una alta tasa de de-serción. Por este motivo es altamente deseable poder definir perfiles de estudiantes que puedan ayudar a esta-blecer patrones de rendimiento que conduzcan al éxito o fracaso académico. Con el avance de las tecnologías de la información, han aparecido técnicas y metodologías que permiten el análisis de grandes volúmenes de datos para explicar sus patrones de comportamiento, evolución y singularidades. Estas herramientas utilizan almacenes de datos (Data Warehouses) y minería de datos (Data Mining) para encontrar relaciones no evidentes entre los datos. En este artículo se describe un modelo basado en Da-ta Warehousing y Data Mining para determinar los per-files de rendimiento académico en la asignatura Algorit-mos y Estructura de Datos de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional-Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe), con el objetivo de caracterizar los perfiles de estudiantes con un alto y bajo rendimiento académico. La importan-cia de la determinación de estos perfiles radica en que permiten definir acciones concretas para revertir el bajo desempeño académico. Finalmente, en este trabajo se muestran los resultados del análisis realizado con alum-nos que han cursado la asignatura Algoritmos y Estruc-turas de Datos durante el ciclo lectivo 2014, comparán-dolos con los resultados obtenidos durante el ciclo lecti-vo 2013
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    Perfiles de rendimiento académico : un modelo basado en minería de datos
    (2015-03-01) La Red Martínez, David Luis; Karanik, Marcelo; Giovaninni, Mirta Eve; Pinto, Noelia
    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