Extracción de conocimiento para la predicción y análisis de los resultados de la prueba de calidad de la educación superior en Colombia

Se presentan y analizan los resultados de la prueba de la calidad de la educación superior en Colombia – Saber Pro. Se usó la metodología de extracción de conocimiento en bases de datos KDD sobre la cual se construyó una base de datos del desempeño académico del estudiante en áreas asociadas con los contenidos de la prueba Saber Pro, y se utilizó redes neuronales como técnica para la minería de datos. Las redes neuronales permitieron la predicción de los resultados de la prueba Saber Pro con alta exactitud tanto en rangos cualitativos como cuantitativos. Además, se comprobó una correlación entre el desempeño académico y los resultados de Saber Pro. Los hallazgos sugieren que la metodología usada es una excelente guía para el descubrimiento de patrones ocultos en los datos, y permite establecer estrategias de mejora de los resultados de las pruebas Saber Pro que involucren el desempeño académico del estudiante.

• Autores: García-González, José R.; Sánchez-Sánchez, Paola A.; Orozco, Manuel; Obredor, Sergio
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Simón Bolívar
• Repositorio: Repositorio Digital USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/3862
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12442/3862
• Palabra clave: Minería de datos; Extracción de conocimiento; Bases de datos KDD; Saber Pro; Educación superior; Data mining; Knowledge extraction; Databases methodology KDD; Higher education
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional