An Infrastructure to Support Data Integration and Curation for Higher Educational Research

The recent challenges for higher education call for research that can offer a comprehensive understanding about the performance and efficiency of higher education institutions in their three primary missions: research, education, and service. In other for this to happen, it is necessary for researchers to have access to a multitude of data sources.However, due to the nature of their academic training, many higher education practitioners do not have access to expertise in working with different data sources. In this work, we describe a design and implementation for an infrastructure that will bring together the tools and the data to provide access to researchers in the field of higher education institutional research. The infrastructure will include integration and curation for data from different sources, embedded statistical environment, high performance computational back-end, and extensibility for future Big Data and unstructured data

Characterization of university drop-out at UNRN using data mining. A study case

At the National University of Río Negro (UNRN), and its Atlantic Coast Delegation in particular, it is an increasing concern for the courses corresponding to the Bachelor's Degree in Systems, the drop-out and crumbling rates observed in the first four years of the Institution. This paper describes the process of identifying the most relevant features of the problem through which, using Data Mining (DM) techniques, a college drop-out model can be obtained for the academic unit mentioned above. In order to identify the most relevant features, after processing the data we will analyze attribute projections for the expected classes or responses. The results of its application to the student data from the courses of the UNRN have been satisfactory, which allows making some recommendations aimed at reducing the percentage of students who drop put from their courses.XI Workshop tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Facilitando a Análise se Dados Educacionais através se Ferramentas se Visualização

As tecnologias de informação e comunicação permitiram a concepção de software educacionais em diversas áreas do conhecimento. No entanto, ainda cabe a cada professor acompanhar e monitorar interações, resoluções de problemas e todas as tarefas online de forma semi-manual, tornando a análise de dados educacionais algo dispendioso e pouco viável. Este trabalho apresenta um estudo do uso de ferramentas de visualização de dados, que de maneira integrada aos softwares educacionais poderiam auxiliar o professor a identificar problemas e avaliar o desenvolvimento tanto individual quanto global das suas turmas. Este artigo utiliza as ferramentas Ggobi e Hoffman, apresentando os resultados a partir de dados oriundos do software Geometry Tutor

Caracterización de la deserción universitaria en la UNRN utilizando Minería de Datos : Un caso de estudio

En el ámbito de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN), y en particular en la Sede Atlántica desde la Licenciatura en Sistemas, es una creciente preocupación el fenómeno de deserción y desgranamiento que se ha podido apreciar en los cuatro primeros años de vida de la Institución. El presente trabajo describe el proceso de identificación de las características más relevantes del problema a través de las cuales, utilizando técnicas de Minería de Datos (DM), puede obtenerse un modelo de la deserción universitaria en la unidad académica mencionada. Para identificar las características más relevantes se propone analizar, luego del preprocesamiento de los datos, las proyecciones de los atributos en las clases o respuestas esperadas. Su aplicación a los datos de los alumnos de las carreras de grado de la UNRN ha ofrecido resultados satisfactorios permitiendo efectuar recomendaciones tendientes a reducir el porcentaje de alumnos que abandona la carrera.At the National University of Río Negro (UNRN), and its Atlantic Coast Delegation in particular, it is an increasing concern for the courses corresponding to the Bachelor's Degree in Systems, the drop-out and crumbling rates observed in the first four years of the Institution. This paper describes the process of identifying the most relevant features of the problem through which, using Data Mining (DM) techniques, a college drop-out model can be obtained for the academic unit mentioned above. In order to identify the most relevant features, after processing the data we will analyze attribute projections for the expected classes or responses. The results of its application to the student data from the courses of the UNRN have been satisfactory, which allows making some recommendations aimed at reducing the percentage of students who drop put from their courses.Facultad de Informátic

Evaluación de técnicas de Extracción de Conocimiento en Bases de Datos y su aplicación a la deserción de alumnos universitarios

En el ámbito de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN), y en particular desde la Licenciatura en Sistemas, es una creciente preocupación del cuerpo docente el fenómeno de deserción y desgranamiento que se ha podido apreciar en los tres primeros años de vida de la carrera. El presente trabajo tiene como objetivo brindar una breve descripción de la tarea realizada para abordar el estudio del fenómeno de deserción estudiantil universitaria mediante un proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. La etapa más relevante de este proceso es la minería de datos, que provee mecanismos para la extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida a partir de una base de datos y así descubrir reglas y/o patrones significativos de información que puedan ayudar tanto en el diagnóstico correcto del problema como en la formulación de estrategias de solución. Se realizó una evaluación de las diferentes técnicas y su posibilidad de aplicación en el caso de estudio, poniendo énfasis en los métodos no supervisados. Luego se realizaron pruebas de concepto con algunas de las técnicas que resultaron de interés utilizando las bases de datos de los alumnos de las carreras de grado de la UNRN. Finalmente se describen los resultados obtenidos.Facultad de Informátic