Mejorar el modelo de estimación de riesgo de deserción de los estudiantes de pregrado de la Universidad Autónoma de Bucaramanga empleando herramientas business intelligence soportadas en software libre
El proyecto “MEJORAR EL MODELO DE ESTIMACIÓN DE RIESGO DE DESERCIÓN DE LOS ESTUDIANTES DE PREGRADO DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA EMPLEANDO HERRAMIENTAS BUSINESS INTELLIGENCE SOPORTADAS EN SOFTWARE LIBRE” creado por Miguel Eduardo Ropero Silva para obtener el título de Magister en SOFTWAR...
- Autores:
-
Ropero Silva, Miguel Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/3439
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/3439
- Palabra clave:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
Systems Engineering
Free software
Data Mining
Computer program
Algorithms
Free software
University dropout
Technical aspects
Investigations
Analysis
Academic desertion
Decision trees
Classification techniques
Ingeniería de sistemas
Software libre
Data Mining
Programa para computador
Algoritmos
Software libre
Deserción universitaria
Aspectos técnicos
Investigaciones
Análisis
Deserción académica
Minería de datos
Arboles de decisión
Técnicas de clasificación
Algoritmo J48
Weka
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Summary: | El proyecto “MEJORAR EL MODELO DE ESTIMACIÓN DE RIESGO DE DESERCIÓN DE LOS ESTUDIANTES DE PREGRADO DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA EMPLEANDO HERRAMIENTAS BUSINESS INTELLIGENCE SOPORTADAS EN SOFTWARE LIBRE” creado por Miguel Eduardo Ropero Silva para obtener el título de Magister en SOFTWARE LIBRE, y dirigido por el Ingeniero Silvio Rafael Cuello de Ávila. presenta los resultados de la aplicación de técnicas de minería de datos para la predicción de la deserción académica con el uso del software de distribución libre Weka y el algoritmo de clasificación de árboles de decisión J48. En la investigación se obtuvieron los datos académicos, financieros y psicológicos de los estudiantes de primer ingreso en los programas de pregrado de los periodos 2014-02, 2015-01, 2015-02 y 2016-01, los cuales, fueron analizados, modelados y evaluados a través de la metodología de minería de datos CRISP-DM. Los registros obtenidos también fueron evaluados a través del modelo matemático (empírico) de deserción desarrollado por la UNAB. Los resultados de deserción del modelo de minería de datos y del modelo empírico, fueron cruzados contra los resultados reales de deserción en los periodos evaluados para determinar cuál de ellos ofrecía un mayor porcentaje de precisión. Finalmente, fueron identificadas las principales variables involucradas en la deserción de un estudiante de acuerdo a la información previamente analizada. |
---|