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dc.coverage.spatialNacionales_ES
dc.creatorCarrizo, Claudio
dc.creatorJramoy, Emiliano
dc.creatorBarrera, Facundo
dc.creatorCardona, Fernando
dc.creatorNavarro Peláez, Raúl
dc.creatorRacca, Sofía
dc.date.accessioned2024-06-24T19:02:18Z
dc.date.available2024-06-24T19:02:18Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationXXII Workshop de Investigadores En Ciencias De La Computación Junio 2020 El Calafate - Santa Cruz – Argentina (P 982-986) - WICC 2020es_ES
dc.identifier.isbn 978-987-3714-82-5 
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/11021
dc.description.abstractLas 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.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.sourceXXII Workshop de Investigadores En Ciencias De La Computación - WICC 2020: 982-986 (2020).es_ES
dc.subjectMinería de datos educacionales_ES
dc.subjectModeloses_ES
dc.subjectPatroneses_ES
dc.subjectAlumnos recursanteses_ES
dc.subjectIngenieríaes_ES
dc.titleMinería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenieríases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.affiliationFil: Carrizo, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Jramoy, Emiliano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Barrera, Facundo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cardona, Fernando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Navarro Peláez, Raúl. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Racca, Sofía. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.use.es_ES


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