Modelo basado en técnicas de minería de datos para análisis de factores de deserción estudiantil
La deserción universitaria continúa siendo una problemática que va en ascenso a pesar de los innumerables esfuerzos que han realizado las instituciones de educación superior e incluso el país por disminuirla. La literatura indica que la deserción puede ser causada por múltiples factores y que esta d...
- Autores:
-
Bermúdez García, Susana Carolina
Díaz Sanabria, Jenny Alejandra
Rodríguez Sotelo, Laura Estefanía
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/45510
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/45510
- Palabra clave:
- Deserción
Minería de datos
Modelo combinado
Boosting
Hibryd model
Dropout Data mining
Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Minería de datos
Deserción universitaria
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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La deserción universitaria continúa siendo una problemática que va en ascenso a pesar de los innumerables esfuerzos que han realizado las instituciones de educación superior e incluso el país por disminuirla. La literatura indica que la deserción puede ser causada por múltiples factores y que esta debe ser estudiada desde muchas perspectivas para entenderla realmente. La minería de datos ofrece una gran cantidad de modelos estadísticos que logran detectar patrones y tendencias en bases de datos que no se pueden detectar mediante la exploración tradicional. El propósito de este estudio es apoyar los esfuerzos de la facultad de ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana por medio de un aplicativo que ejecute dos modelos, K prototipos y Boosting en las bases de datos estudiantiles de la facultad de ingeniería. También se diseñó un modelo combinando técnicas con el fin de extraer la mayor cantidad de factores que afecten la deserción y se logró determinar que la combinación de técnicas puede mejorar la precisión de los clasificadores. Asimismo, se tomaron en consideración varios factores en el análisis de la deserción como lo son información propia del estudiante, las clases que toma, así como información del grado de preparación e os profesores que las dictan y finalmente se descubrió que el rendimiento académico está ligado de manera importante con los docentes e incluso los horarios en que cursan las materias. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2García Díaz, Juan CarlosBermúdez García, Susana CarolinaDíaz Sanabria, Jenny AlejandraRodríguez Sotelo, Laura Estefanía2019-10-31T13:58:28Z2020-04-16T17:14:57Z2019-10-31T13:58:28Z2020-04-16T17:14:57Z2019http://hdl.handle.net/10554/45510instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coLa deserción universitaria continúa siendo una problemática que va en ascenso a pesar de los innumerables esfuerzos que han realizado las instituciones de educación superior e incluso el país por disminuirla. La literatura indica que la deserción puede ser causada por múltiples factores y que esta debe ser estudiada desde muchas perspectivas para entenderla realmente. La minería de datos ofrece una gran cantidad de modelos estadísticos que logran detectar patrones y tendencias en bases de datos que no se pueden detectar mediante la exploración tradicional. El propósito de este estudio es apoyar los esfuerzos de la facultad de ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana por medio de un aplicativo que ejecute dos modelos, K prototipos y Boosting en las bases de datos estudiantiles de la facultad de ingeniería. También se diseñó un modelo combinando técnicas con el fin de extraer la mayor cantidad de factores que afecten la deserción y se logró determinar que la combinación de técnicas puede mejorar la precisión de los clasificadores. Asimismo, se tomaron en consideración varios factores en el análisis de la deserción como lo son información propia del estudiante, las clases que toma, así como información del grado de preparación e os profesores que las dictan y finalmente se descubrió que el rendimiento académico está ligado de manera importante con los docentes e incluso los horarios en que cursan las materias.The rising desertion rates in universities continúes to be an alarming issue despite countless efforts made by the government and institutions. Research indicates that desertion can be an issue caused by múltiple factors and that should be studied by a variety of perspectives to be truly understood. Data mining offers a variety of statistic models that can detect patterns and tendencies that cannot be identified through other more traditional methods. The purpose of this study is to support the efforts made by the engineering faculty of the Pontifical Xaveriana University through a software application that executes two statistic models, K Prototypes and Boosting on the alumni databases. A statistic model combining different techniques that would allow us to extract information and examine the factors that lead to desertion, was also designed. It was found that these combinations of techniques can improve the accuracy of the classification models. Many factors in the analysis of desertion were considered; some of them were the information from the student database, the classes they took as well as information regarding the professor's academic achievements and finally discovered that the academic performance of a student depends in an important way on the teachers and the schedules with which they take their subjects.Ingeniero (a) IndustrialPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDeserciónMinería de datosModelo combinadoBoostingHibryd modelDropout Data miningIngeniería industrial - Tesis y disertaciones académicasMinería de datosDeserción universitariaModelo basado en técnicas de minería de datos para análisis de factores de deserción estudiantilTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINAL181026 Bermúdez-Díaz-Rodríguez.pdfDocumentoapplication/pdf785103http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/45510/1/181026%20Berm%c3%badez-D%c3%adaz-Rodr%c3%adguez.pdfbf7e4115bde64e8f013e9c718d0bb63eMD51open accessAnexos.rarAnexosapplication/rar2487528http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/45510/2/Anexos.rar2ea38367f587007ad75dcd841cb3ac0fMD52open accessCarta 2.pdfCartaapplication/pdf4711707http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/45510/3/Carta%202.pdf0525ffed6016fd168da60ee2955d9f60MD53metadata only accessLICENSElicense.txttext/plain2603http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/45510/4/license.txt2070d280cc89439d983d9eee1b17df53MD54open accessTHUMBNAIL181026 Bermúdez-Díaz-Rodríguez.pdf.jpg181026 Bermúdez-Díaz-Rodríguez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8227http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/45510/5/181026%20Berm%c3%badez-D%c3%adaz-Rodr%c3%adguez.pdf.jpg0c8453355070193cface512789dc0fdcMD55open accessCarta 2.pdf.jpgCarta 2.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10168http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/45510/6/Carta%202.pdf.jpgb241322ce0d19eccde4ea9cf769d5250MD56open access10554/45510oai:repository.javeriana.edu.co:10554/455102022-05-02 15:50:39.846Repositorio Institucional - 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