Aplicación del descubrimiento de conocimiento en el análisis de mortalidad académica en las ciencias básicas

En el presente trabajo se plantea la implementación de una metodología de utilización de herramientas computacionales para el descubrimiento o la validación de patrones ya identificados que puedan caracterizar a la población de estudiantes que reprueba ciertas asignaturas, en este caso en Ciencias B...

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Autores:: Rodríguez Díaz, Oswaldo
Vega Marín, Edgar Fernando
Peñaloza Afanador, Jorge Ernesto

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2003

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

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description	En el presente trabajo se plantea la implementación de una metodología de utilización de herramientas computacionales para el descubrimiento o la validación de patrones ya identificados que puedan caracterizar a la población de estudiantes que reprueba ciertas asignaturas, en este caso en Ciencias Básicas en la Corporación Universitaria Autónoma de Occidente. Se describe en el trabajo una metodología de Descubrimiento de Conocimiento en bases de datos (KDD por las siglas en inglés de Knowledge Discovery in Databases) para las bases de datos de una institución de educación superior, recorriendo las etapas de identificación del problema, preparación de los datos, construcción del modelo, aplicación del modelo y análisis de la efectividad del mismo. Durante la aplicación del modelo se presenta la forma de crear el repositorio de datos y automatizar la tarea de actualización permanente del mismo utilizando el manejador de bases de datos IBM DB2, al igual que la realización de las tareas de minería de datos utilizando la herramienta Intelligent Miner también de la firma IBM. Se evaluaron los diferentes algoritmos de minería disponibles en la herramienta y dada la naturaleza del problema se seleccionó la técnica de Clasificación como la más apropiada. Para verificar el funcionamiento del modelo se plantea el análisis para los casos de alumnos que reprobaron la asignatura de Matemáticas I en dos períodos académicos consecutivos, y se confrontaron los resultados con los obtenidos por un consultor externo utilizando recursos netamente estadísticos
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Se describe en el trabajo una metodología de Descubrimiento de Conocimiento en bases de datos (KDD por las siglas en inglés de Knowledge Discovery in Databases) para las bases de datos de una institución de educación superior, recorriendo las etapas de identificación del problema, preparación de los datos, construcción del modelo, aplicación del modelo y análisis de la efectividad del mismo. Durante la aplicación del modelo se presenta la forma de crear el repositorio de datos y automatizar la tarea de actualización permanente del mismo utilizando el manejador de bases de datos IBM DB2, al igual que la realización de las tareas de minería de datos utilizando la herramienta Intelligent Miner también de la firma IBM. Se evaluaron los diferentes algoritmos de minería disponibles en la herramienta y dada la naturaleza del problema se seleccionó la técnica de Clasificación como la más apropiada. Para verificar el funcionamiento del modelo se plantea el análisis para los casos de alumnos que reprobaron la asignatura de Matemáticas I en dos períodos académicos consecutivos, y se confrontaron los resultados con los obtenidos por un consultor externo utilizando recursos netamente estadísticosInstituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESM1. ANTECEDENTES............................................................................1 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACION..................................3 3. OBJETIVOS...............................................................................17 3.1. OBJETIVO GENERAL 17 3.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS 17 4. MARCO TEÓRICO........................................................................19 4.1. BASES DE DATOS 19 4.2. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS (KDD) 23 4.3. MINERÍA DE DATOS 30 4.4 DESERCION ESTUDIANTIL Y MORTALIDAD ACADEMICA 33 5. ESTADO DEL ARTE.......................................................................39 5.1 MINERÍA DE DATOS 39 5.2 MINERÍA DE DATOS EN EL ANÁLISIS DE MORTALIDAD ACADÉMICA 43 5.3 METODOLOGÍAS PARA LA APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS 52 5.4 HERRAMIENTAS DE SOFTWARE PARA MINERÍA DE DATOS 54 6. DEFINICIÓN Y DESARROLLO DEL PROTOTIPO.......................................61 6.1 METODOLOGÍA DE KDD APLICADA AL ANÁLISIS DE MORTALIDAD ACADÉMICA EN LAS CIENCIAS BÁSICAS DE LA CUAO: 61 6.1.1. IDENTIFICAR EL PROBLEMA 62 6.1.2. PREPARAR LOS DATOS 66 6.1.3. CONSTRUIR EL MODELO 69 i 6.1.4. USAR EL MODELO 77 6.1.5. MEDIR LA EFECTIVIDAD DEL MODELO 77 6.2. FACTORES QUE INCIDEN EN LA PROBLEMÁTICA DE LA MORTALIDAD ACADÉMICA 79 6.3. DESARROLLO DEL PROTOTIPO 83 6.3.1. DEFINICIÓN DEL CASO DE EVALUACIÓN 83 6.3.2. DEFINICIÓN DEL SUBCONJUNTO DE DATOS PARA EL MODELO 84 6.3.3. DEFINICIÓN DE TAREAS DE MINERIA A REALIZAR 86 6.3.4. EVALUACIÓN DE PRODUCTOS COMERCIALES DE MINERIA DE DATOS 87 6.3.4.1. INSTALACIÓN DEL SOFTWARE REQUERIDO PARA LA EVALUACIÓN 88 6.3.4.2. CREACIÓN DE BASES DE DATOS PARA EL MODELO DE DATOS 89 6.3.4.3. DEFINICIÓN DEL PROCESO DE IMPORTACIÓN DE DATOS 95 6.3.4.4. IMPLEMENTACION PROCESO DE MINERIA DE DATOS 117 6.3.4.5. ANÁLISIS DE RESULTADOS 127 7. CONCLUSIONES.........................................................................133 BIBLIOGRAFIA...............................................................................136 ANEXO A. Formato de Recolección de Datos.........................................151 ANEXO B. Formato de Prueba Diagnóstica............................................152 ANEXO C. Estudio Estadístico a los datos de prueba diagnóstica aplicada por la División de Ciencias Básicas a los estudiantes de los cursos de Matemáticas I de la CUAO......................................................................................157MaestríaIn the present work, the implementation of a methodology for the use of computational tools for the discovery or validation of already identified patterns that can characterize the population of students who fails certain subjects, in this case in Basic Sciences in the Autonomous University Corporation, is proposed. of the West. A Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology for the databases of a higher education institution is described in the work, going through the stages of problem identification, preparation of the data, construction of the model, application of the model and analysis of its effectiveness. During the application of the model, it is presented how to create the data repository and automate the task of permanent updating of the same using the IBM DB2 database manager, as well as the performance of data mining tasks using the Intelligent tool Miner also from IBM. The different mining algorithms available in the tool were evaluated and, given the nature of the problem, the Classification technique was selected as the most appropriate. To verify the functioning of the model, the analysis is proposed for the cases of students who failed the subject of Mathematics I in two consecutive academic periods, and the results were compared with those obtained by an external consultant using purely statistical resourcesModalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaUniversidad Autónoma de OccidenteAcademic performanceUniversity dropoutMathematics Data mining (Computer program)Systems EngineeringComputer scienceCase studyTeachingInvestigationsAnalysisAcademic mortalityComputing toolsDatabasesRendimiento académicoDeserción universitariaMatemáticas Data mining (Programa para computadores)Ingeniería de sistemasCiencias computacionalesEstudio casosEnseñanzaInvestigacionesAnálisisMortalidad académicaHerramientas computacionalesBases de datosAplicación del descubrimiento de conocimiento en el análisis de mortalidad académica en las ciencias básicasApplication of knowledge discovery in the analysis of academic mortality in the basic sciencesMagíster en Ciencias ComputacionalesBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaMaestría en Ciencias Computacionalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRodríguez Díaz, Oswaldo (2003). 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