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Determinación de perfiles de estudiantes y de rendimiento académico mediante la utilización de minería de datos en la UTN - FRRe
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | David, Luis S. Karanik, Marcelo Giovannini, Mirtha E. |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Durante el cursado de la carrera Ingenieria en Sistemas de Informacion de la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnologica Nacional (UTNFRRe) los alumnos deben ajustarse a un regimen de correlatividades, para poder cursar asignaturas de anos posteriores. En este contexto, existen materias que son consideradas criticas ya que pueden provocar retrasos en el normal desempeno del alumno. Una de esas materias es Algoritmos y Estructuras de Datos que plantea desafios relacionados con la logica de la programacion. Actualmente, la cantidad de alumnos que regularizan y aprueban la asignatura es considerablemente baja, aportando al desgranamiento y desercion en los primeros niveles. Esto denota, por tanto, la importancia de determinar cuales son las variables que inciden en el rendimiento academico y asi, establecer estrategias que permitan mejorarlo. Este trabajo presenta un modelo que incluye: a) situacion del alumno: educacion media, nivel educacional de los padres, educacion secundaria, nivel socioeconomico, edad, genero, si trabaja y la actitud hacia el estudio; b) el contexto educativo: cursillo de ingreso, regimen de cursado, herramientas de apoyo academico. El modelo que se describe propone utilizar tecnicas de almacenes de datos y de mineria de datos, para establecer perfiles de los alumnos y determinar situaciones potenciales de exito o de fracaso academico, para establecer acciones tendientes a evitar estos ultimos. Palabras clave: perfiles; rendimiento academico; almacenes de datos; mineria de datos. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/43841/Documento_completo.pdf?sequence=1 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
