| Título: | Modelos predictivos y técnicas de minería de datos para la identificación de factores asociados al rendimiento académico de alumnos universitarios |
| Autores: |
Porcel, Eduardo Dapozo, Gladys N. López, María Victoria |
| Fecha: |
2012-08-16 2009-05 2009 |
| Publicador: | Unversidad Nacional de La Plata |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| Tema: |
Rendimiento académico Educación Superior Minería de datos Métodos simbólicos Métodos estadísticos Computer Uses in Education Education Ciencias Informáticas tecnologia |
| Descripción: |
Este proyecto tiene por objetivo construir modelos predictivos del rendimiento académico de los estudiantes de las diversas carreras de la FACENA de la UNNE. Las variables a incorporar en los modelos serán seleccionadas de acuerdo a los resultados obtenidos a partir de los siguientes análisis: a) Resultados del test de diagnóstico de conocimientos matemáticos previos; b) Condiciones socioeconómicas de los alumnos de las distintas carreras y datos obtenidos de encuesta directa a los alumnos de primer año. Para la formulación y ajustes de los modelos de predicción, se utilizarán alternativamente, técnicas de minería de datos clásicas y métodos simbólicos o inteligentes, evaluando su desempeño en la predicción del rendimiento académico de los alumnos. Los resultados obtenidos a partir del desarrollo de este proyecto, constituirán un aporte significativo para los procesos de evaluación y acreditación universitarios, considerando que la reflexión sobre todos los elementos proporcionados por el análisis del rendimiento del alumnado contribuirá a la mejora de la calidad del sistema educativo. Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación |
| Idioma: | Español |
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