Identificando relaciones para determinar puntajes mínimos de inscripción a los Programas Académicos de Pregrado en la Universidad del Valle. El caso de Ingeniería de Sistemas. (2018)
El propósito de este proyecto era explorar relaciones entre puntajes de ICFES y desempeño de los estudiantes del programa académico de Ingeniería de Sistemas. Con este propósito se aplicaron técnicas de minería de datos y de Soft Computing sobre un conjunto de datos de estudiantes. Los datos de los estudiantes se obtuvieron principalmente de la Oficina de Registro Académico y de Admisiones de la Universidad del Valle y se complementaron con datos de ECAES. En el análisis de los datos, se utilizaron dos enfoques en paralelo: Minería de Datos para explorar relaciones y Computación Evolutiva para construir un modelo y calcular los pesos de los puntajes que se deberían usar para el ingreso de estudiantes a la carrera. Los nuevos pesos se calculan de modo que los estudiantes que entran a la carrera tengan mayor probabilidad de aprovechar los estudios (esto se mide con la nota promedio de la carrera). Se desarrolló un prototipo de software (llamado IPMPAIS) que se puede utilizar para replicar el método implementado basado en algoritmos genéticos e identificar esta relación para cualquier programa académico. El prototipo le ofrece al usuario, entre otras, las siguientes funcionalidades: carga de datos de estudiantes procedentes de Registro Académico (notas de la carrera y resultados en el examen de ICFES), carga de equivalencias de asignaturas, carga de resultados en el examen de ECAES, filtrado de datos por cohortes y/o por asignaturas cursadas, ejecución del algoritmo genético para calcular los pesos óptimos, despliegue de resultados y almacenamiento de resultados en un archivo. Las principales actividades realizadas durante el desarrollo del proyecto fueron: Identificación de Fuentes y Datos a Integrar Integración y Transformación de datos Selección de estrategias y algoritmos de análisis de datos, usando técnicas estadísticas y de minería de datos (WEKA), por un lado, y algoritmos genéticos, por otro. Implementación de los algoritmos de análisis de datos Aplicación de estrategias a un conjunto de datos específico: caso Ingeniería de Sistemas.