Modelo para la gestión de indicadores y análisis de permanencia estudiantil de usuarios de Bienestar Universitario de la Universidad Nacional de Colombia

La permanencia estudiantil es una de los problemáticas más preocupantes para las instituciones de educación superior. Una forma de contribuir a la permanencia en la Universidad Nacional de Colombia son los programas de bienestar, que apoyan el desarrollo físico, psico-afectivo, espiritual y social d...

Full description

Autores:
Cuadrado Montaña, Julian Roberto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60137
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60137
http://bdigital.unal.edu.co/58132/
Palabra clave:
0 Generalidades / Computer science, information and general works
33 Economía / Economics
37 Educación / Education
55 Ciencias de la tierra / Earth sciences and geology
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Deserción
Inteligencia de Negocios
Minería de Datos
Permanencia
Bienestar Universitario
Indicadores
Arboles de Decisión
Naïve Bayes
Retention
Well-being
Business Intelligence
Data Mining Trees
Indicators
Dropout
Decision
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description La permanencia estudiantil es una de los problemáticas más preocupantes para las instituciones de educación superior. Una forma de contribuir a la permanencia en la Universidad Nacional de Colombia son los programas de bienestar, que apoyan el desarrollo físico, psico-afectivo, espiritual y social de los estudiantes. Es por ello que para las dependencias de Bienestar Universitario es valioso hacer un reconocimiento de la influencia que tiene la prestación de sus servicios en el desempeño académico de los estudiantes. Este documento presenta el desarrollo de una estrategia de inteligencia de negocios y minería de datos para centralizar y organizar datos académicos y de servicios ofrecidos por Bienestar Universitario, la gestión y construcción de indicadores que permitan reconocer el comportamiento de los estudiantes respecto a los datos usados y finalmente un sistema de predicción de deserción haciendo uso de los algoritmos de clasificación: arboles de decisión y naïve bayes. El caso de estudio consistió de una cohorte de 15694 estudiantes distribuidos en 51 planes académicos proporcionados por el Sistema de Información de Bienestar Universitario SIBU y el Sistema de Información Académica SIA, con registros académicos, socioeconómicos y de bienestar entre los periodos académicos 2014-01 y 2016-03.
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