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Título: Patrones estadísticos relacionados con el perfil del alumno de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas
Autores: Barrera, Maria A.
Bustos Aguiar, Maria Soledad
Lamas, Nancy
Lobos Anfuso, Daniela
Baquinzay, Manuel
Leguizamón, María Belén
Fecha: 2013-06-06
2013-04
2013-06-06
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: KDD (Knowledge Discovery from Data Base)
rendimiento académico
Data mining
Patterns
Ciencias Informáticas
Descripción: El rendimiento académico estudiantil ha sido definido como el cumplimiento de las metas, logros u objetivos establecidos en el programa o asignatura que está cursando el alumno. Se puede analizar el rendimiento académico como una medida de las capacidades del alumno, que expresa lo que éste ha aprendido a lo largo del proceso formativo. Existen diversos motivos o factores que pueden llevar al alumno a mostrar un pobre rendimiento académico tales como (poca motivación, desinterés, distracciones en clase, etc.) En este trabajo se propone aplicar un proceso de descubrimiento de conocimiento o KDD (Knowledge Discovery from Data Base) a la Base de Datos de los alumnos de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca (UNCa), con el propósito de convertir una masa de datos carente de significado en información relevante, es decir, en conocimiento. Dicho conocimiento vendrá dado mediante patrones, tendencias o relaciones. Estos resultados pueden mejorar el proceso de formación académica, estimular fundamentalmente el desarrollo de aptitudes y de valores, contribuir en la toma de decisiones tácticas y estratégicas de la Facultad, proporcionando un sentido automatizado para la generación de conocimiento y elevando así la calidad de la educación en la Universidad.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos
Idioma: Español