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Minería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenierías
dc.coverage.spatial | Nacional | es_ES |
dc.creator | Carrizo, Claudio | |
dc.creator | Jramoy, Emiliano | |
dc.creator | Barrera, Facundo | |
dc.creator | Cardona, Fernando | |
dc.creator | Navarro Peláez, Raúl | |
dc.creator | Racca, Sofía | |
dc.date.accessioned | 2024-06-24T19:02:18Z | |
dc.date.available | 2024-06-24T19:02:18Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | XXII Workshop de Investigadores En Ciencias De La Computación Junio 2020 El Calafate - Santa Cruz – Argentina (P 982-986) - WICC 2020 | es_ES |
dc.identifier.isbn | 978-987-3714-82-5 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/11021 | |
dc.description.abstract | 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. | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.rights.uri | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.source | XXII Workshop de Investigadores En Ciencias De La Computación - WICC 2020: 982-986 (2020). | es_ES |
dc.subject | Minería de datos educacional | es_ES |
dc.subject | Modelos | es_ES |
dc.subject | Patrones | es_ES |
dc.subject | Alumnos recursantes | es_ES |
dc.subject | Ingeniería | es_ES |
dc.title | Minería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenierías | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Carrizo, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Jramoy, Emiliano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Barrera, Facundo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Cardona, Fernando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Navarro Peláez, Raúl. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Racca, Sofía. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina. | es_ES |
dc.description.peerreviewed | Peer Reviewed | es_ES |
dc.type.version | publisherVersion | es_ES |
dc.rights.use | . | es_ES |