Minería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenierías
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
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.
Description
Keywords
Minería de datos educacional, Modelos, Patrones, Alumnos recursantes, Ingeniería
Citation
XXII Workshop de Investigadores En Ciencias De La Computación Junio 2020 El Calafate - Santa Cruz – Argentina (P 982-986) - WICC 2020
Collections
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
Creative Commons license
Except where otherwised noted, this item's license is described as openAccess