Detección De Perfiles De Rendimiento Académico En La Universidad Nacional Del Este De Paraguay

La universidad enfrenta actualmente el desafío de mejorar su proceso de enseñanza-aprendizaje. Entre las variables que debe atender se encuentra el perfil de rendimiento académico de sus estudiantes. Estudios sobre este tema muestran que hay diversas formas de evaluar esta variable, que pueden variar según el contexto regional y la realidad social. Ante este problema, en este trabajo se propuso la detección temprana de perfiles de alumnos de la Universidad Nacional del Este, mediante técnicas de minería de datos. Se aplicaron las técnicas denominadas “agrupamiento” (clustering) y “árboles de decisión” (decision trees) sobre datos consolidados de 1801 alumnos. Estos datos fueron cargados en un almacén de datos. Se observó que las variables: “grado educacional de los padres” y “actitud hacia el estudio”; son algunas de las que más inciden en el rendimiento académico de los alumnos. Además, se aporta información que puede asistir a la toma de decisión. The university currently faces the challenge of improving its teaching-learning process. Among the variables it must address is the academic performance profile of its students. Studies on this topic show that there are various ways to evaluate this variable, which can vary according to the regional context and social reality. In view of this problem, this work proposes the early detection of student profiles at the Universidad Nacional del Este, through data mining techniques. Techniques “clustering” and “decision trees” were applied on consolidated data of 1801 students. These data were loaded in a data warehouse. It was observed that variables: “parents' educational grade” and “attitude towards study”; are some of the ones that more affect the academic performance of the students. In addition, information is provided that can assist in decision making

Minería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenierías

Las instituciones universitarias tienen el desafío de asegurar y mantener el nivel de calidad académica con el fin de proveer profesionales altamente capacitados que respondan a las demandas del mercado laboral actual, especialmente en el área de las TICs. Uno de los aspectos en donde las universidades deben poner mayor énfasis es en el rendimiento académico, ya que generalmente un bajo rendimiento académico está asociado con una alta tasa de deserción de alumnos. Para evaluar el rendimiento académico de un alumno es necesario conocer si existen patrones o perfiles comunes a grupos de alumnos, esto es de significativa importancia para definir acciones que permitan mejorar el desempeño de los alumnos. En este trabajo se propone el uso de minería de datos educacional para la construcción de modelos que permitan identificar perfiles de alumnos que recursan materias básicas en el primer año de las carreras de ingenierías. Los resultados de este proyecto serán un aporte para el área de gestión académica, ya que podrán contar con un instrumento objetivo que les permitirá definir acciones a futuro en pos de lograr la mejora en el rendimiento académico de los alumnos en materias básicas del primer año.Eje: Tecnología informática aplicada en educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Hacia un modelo predictivo de rendimiento académico utilizando minería de datos en la UTN – FRRe

Durante el cursado de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información en la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN‐FRRe), el alumno se enfrenta con la necesidad de cursar y regularizar ciertas materias que le generan restricciones de correlatividad. Ese es el caso de la cátedra de primer año Algoritmos y Estructuras de Datos, cuya regularización es necesaria para cursar varias asignaturas de segundo y tercer año. Tomando como base los resultados del proyecto “Determinación de perfiles de estudiantes y de rendimiento académico mediante la utilización de minería de datos”, 25/L059 ‐ UTI1719, implementado en la mencionada cátedra (2013‐2015), se está comenzando un nuevo proyecto tiene como objetivo tomar como punto de partida el análisis descriptivo (lo que pasó), y utilizar la analítica avanzada, con el objetivo de explicar el por qué, el qué va a pasar y cómo podemos abordarlo. Para el estudio se utilizarán distintas herramientas de Minería de Datos: clustering, redes neuronales, redes bayesianas, árboles de decisión, regresión y series temporales, etc. Estas herramientas permiten obtener resultados desde distintas perspectivas del problema abordado. De esta manera se podrán detectar situaciones problemáticas potenciales al inicio del cursado y tomar las medidas necesarias para solucionarlas.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hacia un modelo predictivo de rendimiento académico utilizando minería de datos en la UTN – FRRe

Durante el cursado de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información en la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN‐FRRe), el alumno se enfrenta con la necesidad de cursar y regularizar ciertas materias que le generan restricciones de correlatividad. Ese es el caso de la cátedra de primer año Algoritmos y Estructuras de Datos, cuya regularización es necesaria para cursar varias asignaturas de segundo y tercer año. Tomando como base los resultados del proyecto “Determinación de perfiles de estudiantes y de rendimiento académico mediante la utilización de minería de datos”, 25/L059 ‐ UTI1719, implementado en la mencionada cátedra (2013‐2015), se está comenzando un nuevo proyecto tiene como objetivo tomar como punto de partida el análisis descriptivo (lo que pasó), y utilizar la analítica avanzada, con el objetivo de explicar el por qué, el qué va a pasar y cómo podemos abordarlo. Para el estudio se utilizarán distintas herramientas de Minería de Datos: clustering, redes neuronales, redes bayesianas, árboles de decisión, regresión y series temporales, etc. Estas herramientas permiten obtener resultados desde distintas perspectivas del problema abordado. De esta manera se podrán detectar situaciones problemáticas potenciales al inicio del cursado y tomar las medidas necesarias para solucionarlas.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hacia un modelo predictivo de rendimiento académico utilizando minería de datos en la UTN – FRRe

Durante el cursado de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información en la Facultad Regional Resistencia de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN‐FRRe), el alumno se enfrenta con la necesidad de cursar y regularizar ciertas materias que le generan restricciones de correlatividad. Ese es el caso de la cátedra de primer año Algoritmos y Estructuras de Datos, cuya regularización es necesaria para cursar varias asignaturas de segundo y tercer año. Tomando como base los resultados del proyecto “Determinación de perfiles de estudiantes y de rendimiento académico mediante la utilización de minería de datos”, 25/L059 ‐ UTI1719, implementado en la mencionada cátedra (2013‐2015), se está comenzando un nuevo proyecto tiene como objetivo tomar como punto de partida el análisis descriptivo (lo que pasó), y utilizar la analítica avanzada, con el objetivo de explicar el por qué, el qué va a pasar y cómo podemos abordarlo. Para el estudio se utilizarán distintas herramientas de Minería de Datos: clustering, redes neuronales, redes bayesianas, árboles de decisión, regresión y series temporales, etc. Estas herramientas permiten obtener resultados desde distintas perspectivas del problema abordado. De esta manera se podrán detectar situaciones problemáticas potenciales al inicio del cursado y tomar las medidas necesarias para solucionarlas.Eje: Tecnología Informática Aplicada en EducaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Detección de perfiles de rendimiento académico en la Universidad Nacional del Este de Paraguay

El problema de la deserción temprana en las Universidades se ve agravado cada día más por diferentes causas. La situación académica de pobre rendimiento se ve afectada por múltiples factores que conforman un escenario complejo de análisis. En general no existe un solo aspecto que determine el fracaso de los alumnos, por el contrario, es la interacción de varias circunstancias la que provoca el abandono de las carreras universitarias. Claramente, la situación socio-económica es clave a la hora del análisis y no puede dejarse de lado cuando se intenta estudiar el fenómeno de la deserción. Es importante, por tanto, estudiar y determinar cuáles son las variables que inciden en el rendimiento académico a fin de poder establecer estrategias de acción pedagógicas que permitan mejorar dicho rendimiento. Claramente, la interacción de dichas variables es un problema complejo de abordar con técnicas de análisis tradicionales. Por esto se propone realizar un análisis de los datos utilizando herramientas computacionales y algoritmos adecuados para tal fin. Este proyecto tiene como propósito intentar establecer los perfiles de rendimiento académico de los alumnos de la Universidad Nacional del Este (UNE) de Ciudad del Este – Paraguay a fin de poder describir la situación de deserción e intentar explicar las causas que motivan el abandono de las carreras que se dictan allí. Para ello, se utiliza- rán técnicas de minería sobre los datos académi- cos y socio-económicos de los alumnos, aplicando algoritmos de búsqueda de conocimiento en grandes volúmenes de información. Entre esos algoritmos de Minería de Datos (del inglés Data Mining o DM) se destaca la utilización de redes neuronales, algoritmos genéticos, predicción dinámica, agentes inteligentes, clustering, reglas de asociación, árboles de decisión, análisis de correlación, análisis semántico, análisis de regresión, entre otros. Si bien el proyecto se llevará a cabo analizando carreras de la UNE, ha sido desarrollado en el ámbito de la Red de Cooperación Interuniversitaria en TICs del Mercosur (ReCITic) integrada por la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe, Resistencia, Chaco, Argentina), la Universidad Gastón Dachary (UGD, Posadas, Misiones, Argentina), la Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE, Foz do Iguaҫú, Brasil) y la Universidad Nacional del Este (UNE, Ciudad del Este, Paraguay). En el proyecto trabajarán docentes investigadores de las mencionadas universidades, lo que lo hace de carácter interdisciplinario e internacional.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Determinación de perfiles de rendimiento académico en la UNNE con minería de datos educacional

En este trabajo se propone evaluar el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos. La propuesta no se enfoca en analizar el perfil del estudiante solo a través de sus calificaciones, sino también, estudiar el desempeño académico en base a otras variables. Para definir los perfiles de los estudiantes y determinar patrones que conduzcan al éxito o fracaso académico, implementaremos un modelo que relaciona las calificaciones de los estudiantes con otras variables, tales como factores socioeconómicos, demográficos, actitudinales, entre otros; en base a lo cual clasificaremos los diferentes perfiles de alumnos. Describimos el modelo a implementar con el uso de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en las asignaturas Algebra de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información (LSI) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y Matemática I de la carrera Ingeniería Agronómica (IA) de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) de la UNNE (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS). Esperamos contribuir a encontrar una respuesta al bajo rendimiento académico de los alumnos observado históricamente, problema éste que es el disparador de nuestra investigación. Los modelos predictivos que buscamos, permitirán tomar acciones tendientes a evitar el fracaso académico, detectando los alumnos con perfil de riesgo de fracaso académico de manera temprana, a poco del inicio del cursado de las asignaturas; lo que permitirá concentrar en ellos los esfuerzos de tutorías y apoyos especiales.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Determinación de perfiles de rendimiento académico en la UNNE con minería de datos educacional

En este trabajo se propone evaluar el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos. La propuesta no se enfoca en analizar el perfil del estudiante solo a través de sus calificaciones, sino también, estudiar el desempeño académico en base a otras variables. Para definir los perfiles de los estudiantes y determinar patrones que conduzcan al éxito o fracaso académico, implementaremos un modelo que relaciona las calificaciones de los estudiantes con otras variables, tales como factores socioeconómicos, demográficos, actitudinales, entre otros; en base a lo cual clasificaremos los diferentes perfiles de alumnos. Describimos el modelo a implementar con el uso de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en las asignaturas Algebra de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información (LSI) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y Matemática I de la carrera Ingeniería Agronómica (IA) de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) de la UNNE (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS). Esperamos contribuir a encontrar una respuesta al bajo rendimiento académico de los alumnos observado históricamente, problema éste que es el disparador de nuestra investigación. Los modelos predictivos que buscamos, permitirán tomar acciones tendientes a evitar el fracaso académico, detectando los alumnos con perfil de riesgo de fracaso académico de manera temprana, a poco del inicio del cursado de las asignaturas; lo que permitirá concentrar en ellos los esfuerzos de tutorías y apoyos especiales.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Determinación de perfiles de rendimiento académico en la UNNE con minería de datos educacional

En este trabajo se propone evaluar el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos. La propuesta no se enfoca en analizar el perfil del estudiante solo a través de sus calificaciones, sino también, estudiar el desempeño académico en base a otras variables. Para definir los perfiles de los estudiantes y determinar patrones que conduzcan al éxito o fracaso académico, implementaremos un modelo que relaciona las calificaciones de los estudiantes con otras variables, tales como factores socioeconómicos, demográficos, actitudinales, entre otros; en base a lo cual clasificaremos los diferentes perfiles de alumnos. Describimos el modelo a implementar con el uso de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en las asignaturas Algebra de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información (LSI) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y Matemática I de la carrera Ingeniería Agronómica (IA) de la Facultad de Ciencias Agrarias (FCA) de la UNNE (PI 16F002 acreditado por Res. N° 970/16 CS). Esperamos contribuir a encontrar una respuesta al bajo rendimiento académico de los alumnos observado históricamente, problema éste que es el disparador de nuestra investigación. Los modelos predictivos que buscamos, permitirán tomar acciones tendientes a evitar el fracaso académico, detectando los alumnos con perfil de riesgo de fracaso académico de manera temprana, a poco del inicio del cursado de las asignaturas; lo que permitirá concentrar en ellos los esfuerzos de tutorías y apoyos especiales.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Estudio de Perfil de Rendimiento Académico: Un Abordaje desde Data Warehousing

With the need to define student profiles and determine patterns that lead to academic success or failure, it is proposed to evaluate student performance through Data Mining techniques. The proposal does not only focus on analyzing the student's profile through their grades but also studying academic performance based on other variables. This work describes a Data Warehouse model to determine the profiles of academic performance in the subject Algorithms and Data Structures of the career Information Systems Engineering of the UTN-Faculty Regional Resistance (UTN-FRRe) with the objective of implementing strategies that help those students with a profile aimed at failure or defection. The main characteristic of the model is that it combines aspects related to the student's grades together with other variables such as socioeconomic, demographic, cultural factors, among others, based on which it allows classifying different student profiles.  Con la necesidad de definir perfiles de estudiantes y determinar patrones que conduzcan al éxito o fracaso académico, se propone evaluar el rendimiento de los estudiantes mediante técnicas de Minería de Datos. La propuesta no se enfoca sólo en analizar el perfil del estudiante a través de sus calificaciones sino también estudiar el desempeño académico en base a otras variables. En este trabajo se describe un modelo de Data Warehouse para determinar los perfiles de rendimiento académico en la asignatura Algoritmos y Estructuras de Datos de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información de la UTN-Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe) con el objetivo de instrumentar estrategias que ayuden a aquéllos estudiantes con perfil tendiente al fracaso o deserción. La característica principal del modelo es que combina aspectos relacionados a las calificaciones del estudiante junto a otras variables tales como factores socioeconómicos, demográficos, culturales, entre otros, en base a lo cual permite clasificar diferentes perfiles de alumnos