Deserción de estudiantes en carreras de ingeniería : análisis multivariable utilizando minería de datos educativa

dc.creatorVera, Marcela Andrea
dc.creatorAle, Mariel Alejandra
dc.creatorBallejos, Luciana
dc.creator.orcid0000-0002-4866-4821es_ES
dc.creator.orcid0000-0001-5443-6617es_ES
dc.date.accessioned2024-03-25T21:39:02Z
dc.date.available2024-03-25T21:39:02Z
dc.date.issued2022-11
dc.description.abstractLa alta tasa de deserción estudiantil en las carreras universitarias es una problemática actual en las universidades argentinas y de toda Latinoamérica. El objetivo de este trabajo es analizar mediante algoritmos de minería de datos este fenómeno para obtener conocimiento que permita a las autoridades generar estrategias que disminuyan la cantidad de alumnos que no finalizan sus estudios de grado. En particular, en este trabajo se utilizó la metodología CRISP-DM para guiar las diferentes etapas y se implementaron los modelos KMeans y Perceptron Multicapa, ambos ampliamente utilizados en el contexto de la minería de datos para datos académicos. Finalmente, se encontró una interrelación entre la probabilidad de abandono y la cantidad de materias que el alumno debe recursar, además de generar un modelo predictivo de deserción con una precisión cercana al 90%.es_ES
dc.description.affiliationFil: Vera, Marcela Andrea. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. CIDISI, Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Ale, Mariel Alejandra. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. CIDISI, Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Ballejos, Luciana Cristina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. CIDISI, Argentina.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.identifier.citationVera, M.A.; Ale, M.A. & Ballejos, L. (3 y 4 de noviembre de 2022). Deserción de estudiantes en carreras de ingeniería : análisis multivariable utilizando minería de datos educativa. X Congreso Nacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información (CoNaIISI), UTN. Facultad Regional Concepción del Uruguay, Argentina.es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33414/ajea.1146.2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/10065
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherX CONAIISIes_ES
dc.relation.projectidSITCBFE0008086TC - Análisis de la adecuación de los procesos de Ingeniería del Software para el desarrollo de Sistemas basados en Inteligencia Artificial en los ámbitos público, industrial y educativo.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.holderLas autorases_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.rights.uriAtribución 4.0 Internacional*
dc.rights.useCreativeCommonses_ES
dc.subjectAnálisis Multivariablees_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectEducaciónes_ES
dc.titleDeserción de estudiantes en carreras de ingeniería : análisis multivariable utilizando minería de datos educativaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES

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Presentación - Vera / Ale / Ballejos

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