Análisis del desempeño académico del examen de estado para el ingreso a la educación superior aplicando minería de datos

Este trabajo presenta un estudio de minería de datos en educación basado en un conjunto de datos de resultados del Examen de Estado para ingreso a la Educación Superior correspondiente al año 2012. El trabajo aplica técnicas de análisis de agrupamiento para construir un modelo descriptivo que permite entender de manera más clara la estructura de los datos. El documento presenta la descripción de los datos, los detalles de la metodología aplicada, basada en CRISP-DM, los modelos de agrupamiento usados, el diseño experimental y los resultados con su respectiva discusión.Abstract. This document presents a educational data mining study based on a data set of results of the exam for admission to high education applied by the Colombian government corresponding to the year 2012. This work applies techniques for clustering analysis to build a descriptive model that allows to better understand the subjacent structure of data. The document presents the dataset description, the details of the applied methodology, based on CRISP-DM, the clustering models used, the experimental design with the corresponding results and discussion.Maestrí

Análisis del desempeño académico del examen de estado para el ingreso a la educación superior aplicando minería de datos

Este trabajo presenta un estudio de minería de datos en educación basado en un conjunto de datos de resultados del Examen de Estado para ingreso a la Educación Superior correspondiente al año 2012. El trabajo aplica técnicas de análisis de agrupamiento para construir un modelo descriptivo que permite entender de manera más clara la estructura de los datos. El documento presenta la descripción de los datos, los detalles de la metodología aplicada, basada en CRISP-DM, los modelos de agrupamiento usados, el diseño experimental y los resultados con su respectiva discusión.Abstract. This document presents a educational data mining study based on a data set of results of the exam for admission to high education applied by the Colombian government corresponding to the year 2012. This work applies techniques for clustering analysis to build a descriptive model that allows to better understand the subjacent structure of data. The document presents the dataset description, the details of the applied methodology, based on CRISP-DM, the clustering models used, the experimental design with the corresponding results and discussion.Maestrí

Mining the impact of course assignments on student performance

Educational model for higher education has shown a drift from traditional classroom to technology-driven models that merge classroom teaching with web-based learning management systems (LMS) such as Moodle and CLEW. Every teaching model has a set of supervised (e.g. quizzes) and/or unsupervised (e.g. assignments) instruments that are used to evaluate the effectiveness of learning. The challenge is in preserving student motivation in the unsupervised instruments such as assignments as they are less structured compared to quizzes and tests. The research applies association rule mining to specifically find the impact of unsupervised course work (e.g. assignments) on overall performance (e.g. exam and total marks)