Students' data-driven decision making in HEI: The explicit knowledge involved

Due to increase in the volume of students’ data and the limitations of the available data management tools, higher education institutions (HEIs) are experiencing information overload and constrained decision making process. To attend to this, Information Visualization (InfoVis) is suggested as a befitting tool.However, since InfoVis design must be premised on a pre-design stage that outlines the explicit knowledge to be discovered by the HEIs, so as to actualize a functional and befitting InfoVis framework, this study investigates the explicit knowledge through survey questionnaires administered to 32 HEI decision makers.The result shows that relationship between the students’ performance and their program of study is the most prioritized explicit knowledge, among others.Based on the findings, this study elicits a comprehensive data dimensions (attributes)expected of each data instance in the HEI students’ datasets to achieve an appropriate InfoVis framework that will support the discovery of the explicit knowledge.Our future work therefore include designing the appropriate visualization, interaction and visual data mining techniques that will support the explicit knowledge discovery and HEI students’ data-driven decision making types

Técnica de mineración de datos: una revisión de la literatura

The purpose of this study was to conduct a literature review on data mining (DM) technique in the LILACS and SciELO databases and specialized books. A broad data literature search using the words data mining (in English) and/or mineração de dados (in Portuguese) and limited to publications between 1999 and 2008, was conducted. The exclusion criteria were the keywords mining industry, mines, mineralogy, and publications that did not describe the methods and the tasks related to data mining. Of 123 publications retrieved, 38 were selected to review. Findings suggest that the existent amount of stored data is titanic and it continue to increase considerably. Thus, the process of knowledge discovery in databases and DM have developed tasks and methods for the retrieval of useful knowledge that may be of interest and necessary for just-in-time decision making in different areas of knowledge.En este artículo se tuvo como objetivo realizar una revisión de la literatura sobre la técnica de mineración de datos (Data Mining - DM) en las bases de datos que abarcaban la Literatura Latino-Americana y del Caribe en Ciencias de la Salud (LILACS), Scientific Eletronic Library Online (SCIELO) y algunos libros sobre el tema. Se buscó una recolección amplia utilizando las palabras data mining y mineración de datos, en el período comprendido entre 1999 a 2008. Como criterios de exclusión fueron utilizados los descriptores: industria minera, minas, mineralogía; se excluyeron artículos que no aclaraban el método y las tareas relacionadas a la mineración de dados. De los 123 artículos encontrados, 32 fueron seleccionados. Se observó que el volumen de datos almacenados es gigantesco y continúa creciendo exponencialmente. Con eso el proceso de Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos y DM incluye tareas y métodos para la extracción del conocimiento útil, interesante e indispensable para la toma de decisiones rápidas en las más diversas áreas del conocimiento.Este artigo teve como objetivo realizar uma revisão da literatura sobre a técnica de mineração de dados (Data Mining - DM) nas bases de dados abrangendo o Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS), Scientific Eletronic Library Online (SCIELO) e alguns livros sobre o tema. Buscou-se uma coleta ampla utilizando as palavras data mining e mineração de dados, abrangendo o período de 1999 a 2008. Como critérios de exclusão foram utilizados os descritores: indústria mineira, minas, mineralogia; foram excluídos artigos que não esclareciam o método e as tarefas relacionadas à mineração de dados. Dos 123 artigos encontrados, 32 foram selecionados. Observou-se que o volume de dados armazenados é gigantesco e continua crescendo exponencialmente. Com isso o processo de Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados e DM inclui tarefas e métodos para extração de conhecimento útil, interessante e indispensável na tomada de decisões rápidas nas mais diversas áreas de conhecimento.Universidade de São Paulo Departamento de EnfermagemSecretaria de Estado de Saúde de Mato GrossoUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)UNIFESPSciEL