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dc.creatorLa Red Martínez, David Luis
dc.creatorKaranik, Marcelo
dc.creatorGiovannini, Mirtha
dc.creatorBáez, María Eugenia
dc.creatorTorre, Juliana
dc.date.accessioned2020-05-29T13:03:06Z
dc.date.available2020-05-29T13:03:06Z
dc.date.issued2016-10-01
dc.identifier.issn2255-1514
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4436
dc.description.abstractUno de los mayores problemas que enfrentan las universidades en Argentina, y que cada día toma mayor relevancia, es la alta tasa de deserción estudiantil, la cual se ve reflejada en el número de graduados, que en algunos casos no llega a la mitad de estudiantes. Para encontrar una solución a esta problemática se plantea la necesidad de estudiar sus causas, para lo cual se busca encontrar patrones entre las características de los estudiantes, y definir así perfiles que conduzcan al éxito o fracaso académico. Fundado en esto, este trabajo describe un modelo basado en técnicas de Data Mining para determinar los perfiles de rendimiento académico en la asignatura Algoritmos y Estructura de Datos de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe). Empleando los datos de los alumnos que cursaron la antedicha asignatura en el ciclo lectivo 2014, se procuró determinar en qué medida el desigual desempeño de los mismos es influenciado por otras variables de interés tales como los factores económicos, demográficos, sociales y culturales. En función a estas variables y a partir de técnicas de clasificación y determinación de patrones, se crearon perfiles de rendimiento académico con el objetivo principal de utilizar aquellos tendientes alfracaso o deserción como base a la determinación de futuras políticas de gestión académica que podrían implementarsepara reducir dicho fenómeno.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.uriAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.uriAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.rights.uriAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.sourceCampus Virtuales 5(2), 70-83. (2016)es_ES
dc.subjectrendimiento académicoes_ES
dc.subjectminería de datoses_ES
dc.subjectreducción fracaso académicoes_ES
dc.subjectgestión académicaes_ES
dc.titleDescubrimiento de perfiles de rendimiento estudiantil : un modelo de integración de datos académicos y socioeconómicoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.affiliationFil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Karanik, Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Báez, María Eugenia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Torre, Juliana. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Giovannini, Mirta Eve. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentinaes_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.relation.projectidDiseño de un modelo predictivo de rendimiento académico mediante la utilización de minería de datos. Director del proyecto: Dr. David L. La Red Martínezes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.useAcceso abiertoes_ES


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