Predicción del fracaso y abandono escolar mediante técnica de minería de datos

En esta memoria de tesis se aborda el problema multifactorial del fracaso escolar de los estudiantes. Este problema se presenta en muchas instituciones educativas de todas partes del mundo, especialmente en niveles de educación media o superior, donde hay una cantidad importante de estudiantes que no aprueban sus materias o que abandonan sus estudios. En la actualidad este problema, se ha convertido en una de las prioridades de las instituciones educativas debido a las repercusiones que tiene no sólo desde el punto de vista educativo sino económico. Esta tesis hace una revisión del estado del problema además de proponer varios modelos de predicción a niveles educativos de enseñanza media. Por un lado, se propone una metodología para predecir a los alumnos que se encuentran en riesgo de abandonar o reprobar utilizando diferentes técnicas de Minería de Datos. El objetivo es obtener un modelo de predicción lo más preciso posible, el cual pueda usarse en generaciones futuras para poder reducir la reprobación y el abandono escolar. Por otro lado, se propone, otra metodología también basada en técnicas de Minería de Datos para predecir lo más temprano posible en el periodo escolar a aquéllos que estén en riesgo de suspender o abandonar, es decir, sentar las bases para que se pueda implementar un Sistema de Alerta Temprana, para una vez detectados poder tomar decisiones en cuanto a qué tipo de apoyo o intervención requiere cada uno de ellos para en lo posible impedir el fracaso, o bien, reducirlo y retener a los estudiantes en la escuela. Finalmente, se han realizado diferentes pruebas experimentales con datos reales procedentes de estudiantes de México. Los resultados obtenidos con las metodologías y algoritmos propuestos son buenos y mejoran a las anteriores propuestas con las que se han comparado

Predicción del rendimiento académico en las nuevas titulaciones de grado de la EPS de la Universidad de Córdoba

En este artículo se describe una experiencia de innovación docente que tiene como finalidad predecir el rendimiento académico de los estudiantes de primer curso de grado universitario utilizando técnicas de minería de datos. La investigación se ha realizado utilizando información de los alumnos de tres asignaturas de introducción a la informática que se han impartido durante el primer cuatrimestre del curso 2010-11 en las distintas titulaciones de grado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Córdoba.SUMMARY -- In this paper, we describe an educational innovation experience about the prediction of the students’ academic performance during the first year of university degree by applying data mining techniques. The research has been carried out by using the information of students of three subjects about introduction to computer science during the first semester of 2010-11 academic year in the different degrees of the Higher Technical College of the University of Cordoba.Peer Reviewe

IMPLEMENTACIÓN DE MINERÍA DE DATOS EN LA GESTIÓN ACADÉMICA DE LAS INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN SUPERIOR

The concern of educational administrators to improve academic efficiency and accomplish the social mission of promoting human talent, overcoming the limitations of the student and of the educational environment, requires the implementation of processes based on the use of technology and information. This particular study is a review on data mining techniques applicable to the analysis of the problems concerning the stakeholders. Discussion and analysis is about the role of data mining in education. Its usefulness is described to analyze the different aspects of educational activities and how its implementation could help each sector involved to improve the quality of the performance of educational institutions in an inclusive way. The limitations of educational data mining are discussed. A literature review of previous studies is done, for which we examined various magazines, publications, articles and others.  La preocupación de los administradores educativos por mejorar la eficiencia académica y cumplir con el encargo social de potenciar el talento humano superando las limitaciones propias del estudiante y del entorno educativo, exige la implementación de procesos basados en el uso de tecnología e información. Este trabajo en particular hace una revisión sobre las técnicas de minería de datos aplicables para el análisis de los problemas concernientes a los actores académicos y el centro educativo. Versa la discusión y análisis sobre el papel de la minería de datos en la educación. Se describe su utilidad para analizar las distintas aristas de las actividades educativas y cómo su implementación podría ayudar a cada sector involucrado para mejorar la calidad en el desempeño de las instituciones educativas de una manera inclusiva. Se revisan las limitaciones de la minería de datos educativa. Se realiza una exploración de la literatura previa, para lo cual se realizaron búsquedas en diferentes revistas, publicaciones, artículos y otros

Predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la UNSAAC a partir de sus datos de ingreso utilizando algoritmos de aprendizaje automático

El presente trabajo de tesis tiene como propósito fundamental predecir el rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco (UNSAAC) en el primer semestre a partir de sus datos del proceso de ingreso o de admisión a la institución, considerando que sería muy importante para una institución de formación universitaria saber de manera anticipada el posible rendimiento académico de sus estudiantes, es decir el éxito o fracaso en su primer semestre en la universidad, el cual redundará en los semestres posteriores, para de esta forma plantear estrategias que le permitan no solamente a la institución, sino también a los docentes y al mismo estudiante mejorar sus actividades del proceso enseñanza aprendizaje. Para lograr el propósito de la predicción se utiliza aprendizaje automático (machine learning), que es una rama de la inteligencia artificial, la metodología utilizada para generar los modelos predictivos es CRISP-DM, que es una metodología bastante utilizada para este tipo de proyectos, y WEKA como plataforma de software para el despliegue y comparación del desempeño de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático supervisado, el mismo que es software libre. Los algoritmos supervisados de clasificación utilizados en la presente tesis son: Arboles de decisión J48, Random Forest, Vecinos más cercanos (KNN), Función de Regresión Logística y Perceptrón multicapa, de estos 5 algoritmos el que tuvo la mejor performance, es decir el que tuvo la mejor predicción fue el algoritmo Random Forest también conocido como Bosques Aleatorios, logrando predecir hasta un 69.35%, el segundo mejor predictor fue la función de Regresión Logística con un 68.33%, es importante mencionar que los factores que influyen en el rendimiento académico son la nota de ingreso a la institución, la Escuela Profesional donde estudia, el semestre, la modalidad de ingreso y la cantidad de cursos matriculados.Tesi

Modelo para la predicción de la deserción de estudiantes de pregrado, basado en técnicas de minería de datos

The main objective of this research project is to create a model for the prediction of undergraduate student desertion at the Universidad de la Costa - CUC, based on the analysis of different socioeconomic and academic factors. The study required the execution of a series of phases: characterization, experimentation, development and evaluation. During the characterization phase, a dataset was constructed, based on the compilation of demographic, cultural, social, family, educational, socioeconomic status and psychological profile data of each student, for the periods between 2013-1 and 2018-2. Such information was collected from the registration forms that students fill out when they enter the institution, a total of 1,606 unique student records were collected. During the experimental phase, different machine learning techniques were evaluated for the categories: Bayesian networks, support vector machines, and decision trees. The algorithm with which the best hit rate was obtained was Random forest (from the decision tree category), with an accuracy of 84.8%. In the development phase, the model was integrated into an application that allows us to predict whether a student or a group of students will drop out or not. Finally, in the evaluation phase, the application was subjected to different types of tests to evaluate both the functionality of the graphic interface with the final user and the success rate in terms of desertion prediction, the results have coincided with the precision obtained in the experimental phase.El objetivo principal de este proyecto de investigación es crear un modelo para la predicción de la deserción de estudiantes de pregrado en la Universidad de la Costa - CUC, a partir del análisis de diferentes factores socioeconómicos y académicos. El estudio requirió de la ejecución de una serie de fases: caracterización, experimentación, desarrollo y evaluación. Durante la fase de caracterización se construyó un conjunto de datos (dataset), a partir de la compilación de los datos demográficos, culturales, sociales, familiares, educativos, estatus socioeconómico y perfil psicológico de cada estudiante, de los periodos comprendidos entre 2013-1 y 2018-2. Tal información fue recopilada a partir de los formatos de inscripción que diligencian los estudiantes cuando ingresan a la institución, un total de 1.606 registros únicos de estudiantes fueron recopilados. Durante la fase de experimentación se evaluaron distintas técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) de las categorías: redes bayesianas, máquinas de soporte vectorial y árboles de decisiones. El algoritmo con el cual se obtuvo la mejor tasa de aciertos fue Random forest (de la categoría árboles de decisión), con una exactitud del 84.8%. En la fase de desarrollo se integró el modelo a una aplicación que permite predecir si un estudiante o un grupo de ellos desertará o no. Por último, en la fase de evaluación se sometió la aplicación a diferentes tipos de pruebas para valorar tanto la funcionalidad de la interface gráfica con el usuario final como la tasa de aciertos en cuanto a la predicción de la deserción, los resultados han coincidido con la precisión obtenida en la fase experimental

Modelo de análisis del rendimiento académico de la Unidad Educativa Personas Con Escolaridad Inconclusa. (P.C.E.I.) “Monseñor Leonidas Proaño” del cantón Latacunga, a través de minería de datos.

The main objective of this work is to contribute to the process of predicting the academic performance of the students of Unidad Educativa de Personas Con Escolaridad Inconclusa (PCEI) Monseñor Leonidas Proaño from Latacunga city by means of the integral study of techniques and tool of analysis of mining of data from the factors of influence such as the social, economic and academic, determining indicators that detect elements which will serve the teachers, authorities and educational mentors to improve the academic performance of the student in the process of education. One of the stages of this research was to design a theoretical model of student retention through the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) software applying linear regression, ordinary least squares that allowed to create the theoretical model of academic performance. This model followed an experimental process with four classification algorithms through machine learning techniques such as J48, Random Forest, Naive Bayes and OneR, this process was used to predict the precision rate of the proposed model. The implementation of these techniques allowed us to determine that the Naive Bayes algorithm presents an accuracy rate of 88.85%, which indicates that the model presented is adequate in terms of reliability, the layer levels obtained through the experimental process with a result of 0.86 indicate that these models are adequate to predict students retention.El objetivo principal de este trabajo es contribuir al proceso de predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Unidad Educativa de Personas Con Escolaridad Inconclusa (PCEI) Monseñor Leonidas Proaño de la ciudad de Latacunga mediante el estudio integral de técnicas y herramienta de análisis de minería de datos a partir de los factores de influencia como el social, económico y académico, determinando indicadores que detecten elementos que servirán a los docentes, autoridades y mentores educativos para mejorar el rendimiento académico del estudiante en el el proceso educativo. Una de las etapas de esta investigación fue el diseño de un modelo teórico de la retención estudiantil a través del software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) a través de regresión lineal, mínimos cuadrados ordinarios que permitieron crear el modelo teórico del rendimiento académico Posteriormente este modelo siguió un proceso experimental con cuatro algoritmos de clasificación a través de técnicas de machine learning como J48, Random Forest, Naive Bayes y OneR, proceso que se utilizó para predecir la tasa de precisión del modelo propuesto. La implementación de estas técnicas permitió determinar que el algoritmo Naive Bayes presenta una tasa de precisión del 88.85% lo que indica que el modelo que se presenta es adecuado en términos de confiabilidad, los niveles de capa obtenidos a través del proceso experimental con un resultado del 0,86 indican que estos modelos son adecuados para predecir la retención estudiantil

Modelo de Gestión TI apoyado en la minería de Datos como estrategia de predicción de la deserción de los estudiantes en el nivel de secundaria en la Institución Educativa de Coyongal

Este trabajo de grado propone el modelo basado en árboles de decisión con Algoritmo CART para predecir la deserción escolar como proyecto de investigación en la Maestría Gestión de Tecnología y de la Información. Este modelo de gestión se basa en la implementación del análisis que involucra actores representativos en el proceso escolar (estudiantes, docentes, coordinadores, psicorientadora, rector y secretaria), con el objetivo de encontrar factores influyentes en la deserción escolar de los estudiantes en el nivel de secundaria utilizando como variable relacionada con la matricula cada año, rendimiento académico por grupo, las estrategias de permanencia, practicas pedagógicas, la motivación académica y el sistema de evaluación. Se utilizará un sistema hibrido basado en herramientas de análisis de infraestructura de negocios, empresarial y de solución TI, apoyadas en técnicas para minería de datos desde una visión metodológica que determine el nivel de deserción en los últimos 6 años (2015 a 2020).This article proposes the model based on decision trees with CART algorithm to predict school dropout as a research project in the master’s degree in information and technology Management. This management model is based on the implementation of the analysis that involves representative actors in the school process (students, teachers, coordinators, counselor, rector and secretary), with the aim of finding influential factors in the school dropout of students at the level secondary school using as a variable related to permanence strategies, pedagogical practices, academic motivation and the evaluation system. A hybrid system will be used based on business infrastructure analysis tools, business, and IT solution, supported by techniques for data mining from a methodological vision that determines the level of attrition in the last 3 years (2018, 2019 and 2020)

Sistema tutor para la aplicación de la programación mediante análisis de inteligencias

The present article is part of a research for the development of an intelligent tutor system for the application of programming in the José Martí University of Sancti -Spíritus. The objective of the implementation of this system is to enhance the management knowledge related to programming issues and improve the orientation in solving problems in the university. In order to carry out the implementation of the intelligent tutoring system, the intelligent tutor systems currently in the programming area described the tools and technologies used in the developed solution (methodology, patterns, softwares, programming languages, etc.). It allowed an efficient implementation in a short time of the proposed system. The foregoing is reflected positively in a better student satisfaction and therefore in a higher performance in the teaching-learning process of the university.El presente artículo forma parte de la investigación para la elaboración de un sistema tutor inteligente, que permita la aplicación de la programación mediante análisis de inteligencias y conceptos en la Universidad José Martí de Sancti–Spíritus (UNISS). El objetivo de la implementación de este sistema es potenciar la gestión del conocimiento referido a los temas de programación y mejorar la orientación en la solución de problemas relacionados con el aprendizaje dentro de la universidad. Para llevar a cabo la implementación del sistema tutor inteligente fueron analizados con alto nivel de profundidad los sistemas tutores existentes dentro del ámbito de la programación a nivel nacional e internacional; se describieron las herramientas y tecnologías utilizadas en la solución desarrollada (metodología, patrones, herramientas informáticas, lenguajes de programación, etc.) que permitieron una implementación eficiente en tiempo prudencial del sistema propuesto. Lo antes descrito se refleja de manera positiva en una mejor satisfacción de los estudiantes, y por consiguiente, en un mayor rendimiento en el proceso enseñanza aprendizaje de la universidad

Predictive Model of School Dropouts in Higher Education: An Approach From Data Mining Using the CRISP-DM Methodology

Este artículo presenta el desarrollo de un modelo para predecir, de manera temprana y oportuna, casos de estudiantes que muestren un potencial riesgo de deserción escolar, mediante el uso de técnicas de minería de datos. La deserción escolar a nivel superior es un problema multifactorial y complejo de analizar por la intervención de elementos de diversa índole, como factores familiares, académicos, educacionales, la situación económica familiar, las habilidades intelectuales de los estudiantes o la didáctica de los profesores. Este gran volumen de información a analizar no es fácilmente manejable con técnicas estadísticas tradicionales, sino que se precisa buscar estrategias que permitan operar con los bancos de datos de modo más eficiente y rápido. En el desarrollo de la propuesta se aplicó de una manera novedosa la minería de datos, para explorar los cambios en los comportamientos de los estudiantes, vinculados a diferentes causas de abandono escolar, utilizando la metodología CRISP-DM, con datos de 1,374 estudiantes de una institución de educación superior. Los resultados muestran las técnicas utilizadas para identificar y seleccionar factores asociados a la deserción estudiantil y los algoritmos para generar los modelos predictivos, de los cuáles pudo seleccionarse el más preciso, con mayor puntuación y facilidad de interpretación.This article presents the development of a model to predict, in an early and timely manner, cases of students who show a potential risk of dropping out of school, through the use of data mining techniques. High school dropout is a multifactorial and complex problem to analyze due to the intervention of diverse elements, such as family, academic, educational factors, the family economic situation, the intellectual abilities of the students or the didactics of the teachers. This large volume of information to be analyzed is not easily manageable with traditional statistical techniques, but it is necessary to find strategies that allow operating with data banks more efficiently and quickly. In the development of the proposal, data mining was applied in a novel way to explore changes in student behaviors, linked to different causes of school dropout, using the CRISP-DM methodology, with data from 1,374 students from an institution of higher education. The results show the techniques used to identify and select factors associated with student dropout, and the algorithms to generate predictive models, from which the most precise one could be selected, with the highest score and ease of interpretation