Análisis de deserción estudiantil en un programa de pregrado en Ingeniería de sistemas y computación
Las técnicas de minería de datos se enfocan principalmente en apoyar el proceso de toma de decisiones dentro de una organización. La deserción estudiantil es un fenómeno común que agobia a las universidades tanto públicas como privadas, las cuales se afectan de manera social y económica. Diversos es...
- Autores:
-
Castro, Luis Fernando
Espitia P., Esperanza
Cardona, Sergio Augusto
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- eng
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8830
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/8830
- Palabra clave:
- Data mining
Student desertion
KDD
Patterns
CRISP-DM
Analysis
Ciencia de los computadores
Tecnología
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Deserción estudiantil
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- Derechos de autor 2019 Revista Colombiana de Computación
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Las técnicas de minería de datos se enfocan principalmente en apoyar el proceso de toma de decisiones dentro de una organización. La deserción estudiantil es un fenómeno común que agobia a las universidades tanto públicas como privadas, las cuales se afectan de manera social y económica. Diversos estudios se llevaron a cabo en esta área; sin embargo, por lo general se enfocan solo en los aspectos académicos, sociales, demográficos y económicos. Este artículo propone un método para analizar la deserción académica en el contexto de un programa de pregrado en Ingeniería de Sistemas y Computación. Proporciona una vista de esta problemática desde la perspectiva ofrecida por KDD (descubrimiento de conocimiento en bases de datos) y usa técnicas para descubrir patrones de comportamiento asociados con dicha problemática. A diferencia de otros trabajos similares, esta propuesta considera variables planteadas por las pruebas BADyG. Este trabajo proporcionará apoyo al proceso de toma de decisiones y fomentará la creación de planes de acción por parte de las instituciones de educación superior con el propósito de reducir la preocupante tasa de deserción estudiantil. |
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Proporciona una vista de esta problemática desde la perspectiva ofrecida por KDD (descubrimiento de conocimiento en bases de datos) y usa técnicas para descubrir patrones de comportamiento asociados con dicha problemática. A diferencia de otros trabajos similares, esta propuesta considera variables planteadas por las pruebas BADyG. Este trabajo proporcionará apoyo al proceso de toma de decisiones y fomentará la creación de planes de acción por parte de las instituciones de educación superior con el propósito de reducir la preocupante tasa de deserción estudiantil.Data mining techniques are mainly focused on supporting the decision makers in a specific organization. Student attrition is a common phenomenon that worries public and private universities, which are affected financially and socially. Several studies have addressed this issue. However, they have mainly focused on academic, social, demographic, and economic aspects. In this paper, we propose a method for analyzing academic desertion in the context of a Systems and Computing Engineering undergraduate program by providing a view of this issue from a KDD (knowledge discovery in databases) perspective and using techniques for identifying students’ behavioral patterns. Unlike other proposals, we also consider variables provided by the BADyG test. This proposal is important because it will support higher education institutions in decision-making and creating action plans to reduce the high rate of student attrition.application/pdfText/htmlengspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemashttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3608/3032Https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3608/3008https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3608Argote, I., & Jiménez, R. (2016). Detección de patrones de deserción en los programas de pregrado de la Universidad Mariana de San juan de Pasto, aplicando el proceso de KDD y su implementación en modelos matemáticos de predicción. In Conferencia Latinoamericana sobre Abandono en la Educación Superior. Ponencias de Congresos CLABES (pp. 1–7). Retrieved from http://revistas.utp.ac.pa/index.php/clabes/article/view/991Castro, L. F., Espitia E., & Montilla A. (2018). Applying CRISP-DM in a KDD process for the analysis of student attrition. Communications in Computer and Information Science. Springer, 885, 386-401Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guideCruz O., D., & Ortega C., J. (2008). Análisis de la deserción estudiantil en la facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Nariño desde la cohorte 2001-2 hasta la cohorte 2006-2 utilizando el sistema SPADIES. Retrieved from http://sired.udenar.edu.co/214Eckert, K. B., & Suénaga, R. (2015). Análisis de Deserción-Permanencia de Estudiantes Universitarios Utilizando Técnica de Clasificación en Minería de Datos. Formación Universitaria, 8(5), 03-12. https://doi.org/10.4067/S0718-50062015000500002Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, 39(11), 27–35Galvis, D. (2007). Estudio sobre la deserción estudiantil en la Universidad del Quindío. Retrieved from https://catalogo.uniquindio.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=33407Hernán Cáceres, J., & González Cardona, J. C. (2011). Sistema de apoyo para la acreditación de la calidad de programas académicos de la Universidad de Caldas, aplicando técnicas en minería de datos. Universidad Autónoma de Manizales. Retrieved from http://repositorio.autonoma.edu.co/jspui/handle/11182/38Hernández Cáceres, J. (2011). 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(CEPE, Ed.)Derechos de autor 2019 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 20 Núm. 1 (2019): Revista Colombiana de Computación; 72-82Análisis de deserción estudiantil en un programa de pregrado en Ingeniería de sistemas y computaciónAnalysis of student desertion in a systems and computing engineering undergraduate programinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticleData miningStudent desertionKDDPatternsCRISP-DMAnalysisCiencia de los computadoresTecnologíaTIC´SMinería de datosDeserción estudiantilPatronesCRISP-DMAnálisisORIGINAL2019_Análisis_de_deserción_estudianti.pdf2019_Análisis_de_deserción_estudianti.pdfArticuloapplication/pdf1010933https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8830/1/2019_An%c3%a1lisis_de_deserci%c3%b3n_estudianti.pdfd8de73cf3f263ff765ea329c3fa6bb02MD51open accessTHUMBNAIL2019_Análisis_de_deserción_estudianti.pdf.jpg2019_Análisis_de_deserción_estudianti.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13056https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8830/2/2019_An%c3%a1lisis_de_deserci%c3%b3n_estudianti.pdf.jpg824fc33c153820b9f91ac72f4749748eMD52open access20.500.12749/8830oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/88302024-04-15 16:29:12.426open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co |