El ingreso a la Universidad es siempre un desafío para el aspirante como para la institución que lo albergará.
Durante la inscripción a las propuestas académicas de grado y posterior desarrollo del curso de ingreso la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA) recolecta información a través de sus sistemas de gestión. Esta información representa un importante activo para la Universidad, en la medida en que pueda ser transformada en conocimiento ya sea para la toma de decisiones que conciernen a la población estudiantil, como para el diseño de planes de acción. La presente línea de investigación propone procesar los datos recolectados por los sistemas de gestión de la UNNOBA durante el ingreso, para obtener en principios patrones o semejanzas entre los aspirantes con idénticos resultados en el curso de ingreso. Esto permitirá entre otras cosas determinar estrategias de aprendizajes adaptativos.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Adó, Mariana

Banchoff Tzancoff, Claudia Mariana

Guasch, Maria Mercedes

Lanzillota, María

Piergallini, Maria Rosana

Rodríguez, Marina

Sarobe, Mónica

Smail, Ana

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Evaluación de técnicas de Data Mining para la obtención de perfiles de 
ingresantes a la UNNOBA 
 
Monica Sarobe, Ana Smail, Maria Rosana Piergallini, Mercedes Guasch, 
Marina Rodriguez, María Lanzillota, Mariana Adó, Claudia Banchoff 
 
Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT), Escuela de 
Tecnología, Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires 
(UNNOBA) 
 
Sarmiento y Newbery (CP 6000), Junín, Buenos Aires, Argentina. Teléfonos (0236) 4636945/44 
 
{monica.sarobe, ana.smail, rosana.piergallini, mercedes.guasch, 
marina.rodriguez,maria.lanzillota, mariana.ado, cbanchoff}@itt.unnoba.edu.ar 
 
 
Resumen 
El ingreso a la Universidad es siempre 
un desafío para el aspirante como para la 
institución que lo albergará. 
 
Durante la inscripción a las propuestas 
académicas de grado y posterior 
desarrollo del curso de ingreso la 
Universidad Nacional del Noroeste de la 
Provincia de Buenos Aires (UNNOBA)  
recolecta información a través de sus 
sistemas de gestión. Esta información 
representa un importante activo para la 
Universidad, en la medida en que pueda 
ser transformada en conocimiento ya sea 
para la toma de decisiones que conciernen 
a la población estudiantil, como para el 
diseño de planes de acción.  
 
  La presente línea de investigación 
propone procesar los datos recolectados 
por los sistemas de gestión de la 
UNNOBA durante el ingreso, para 
obtener en principios patrones o 
semejanzas entre los aspirantes con 
idénticos resultados en el curso de 
ingreso. Esto permitirá entre otras cosas 
determinar estrategias de aprendizajes 
adaptativos.  
 
Palabras clave: KDD, Data Mining 
Contexto 
Esta línea de investigación forma parte 
del proyecto “Herramientas didácticas y 
nuevas formas de interacción para la 
inclusión de TICs en la enseñanza” 
aprobado por la Secretaría de 
Investigación, Desarrollo y Transferencia 
de la UNNOBA en el marco de la 
convocatoria a Subsidios de Investigación 
Bianuales (SIB2015). 
  
El proyecto se desarrolla en el Instituto 
de Investigación en Tecnologías y 
Transferencia (ITT) dependiente de la 
mencionada Secretaría, y se trabaja en 
conjunto con la Escuela de Tecnología de 
la UNNOBA.  
    
Introducción 
La Universidad Nacional del Noroeste 
de la Provincia de Buenos Aires 
353
(UNNOBA) fue creada en el año 2004, 
comenzando a dictar sus carreras de grado 
en el año 2005. Este mismo año 
implementó por primera vez el dictado de 
un curso de ingreso de modalidad 
presencial. Luego, a partir del año 2010 
se sumó la modalidad semipresencial; y 
posteriormente, a partir del año 2013, se 
incorpora la opción de rendir una  
evaluación de conocimientos. Dicha 
evaluación, permite a los aspirantes a 
carreras validar sus conocimientos 
mediante la aprobación de un examen, 
quedando así exceptuados realizar el 
curso de ingreso. 
Los aspirantes expresan la voluntad de 
ingresar a la Universidad realizando una 
preinscripción a carreras en el sistema 
SIU-Preinscripción.  Este sistema 
recolecta datos demográficos, sociales, 
económicos y familiares en una base de 
datos relacional. Para aquellos alumnos 
que no se encuentran exceptuados del 
curso de ingreso, se cuenta con los 
resultados obtenidos en las dos materias 
que lo componen en cada una de las 
modalidades (presencial, semipresencial o 
evaluación de conocimientos) también en 
una base de datos relacional. 
Los datos recolectados durante el 
proceso de ingreso en todos estos años 
conforman hoy un activo de potencial 
relevancia dado que posibilitan obtener 
patrones de los ingresante a fin de poder 
establecer un perfil de los mismos. 
La comunidad educativa de la 
universidad considera de real importancia 
la posibilidad de contar con una 
descripción o caracterización de los 
ingresantes a través de perfiles, dado que 
un mayor conocimiento de los mismos 
puede influir positivamente en la toma de 
decisiones concernientes al ingreso como 
también en el diseño de estrategias de 
enseñanza y aprendizaje.  
Establecer perfiles es una actividad 
muy difundida en muchas áreas 
disciplinares, es análoga al proceso de 
determinar y clasificar patrones. El 
proceso de Extracción de Conocimientos 
a partir de datos (KDD, Knowledge 
Discovery from Databases) es un proceso 
no trivial para identificar patrones 
válidos, novedosos y potencialmente 
útiles a partir de los datos. Este busca el 
descubrimiento de conocimiento sin una 
hipótesis preconcebida. Involucra la 
preparación de los datos, su análisis o 
minería de datos e interpretación de los 
resultados. [6] 
La Minería de Datos (Data Mining), 
involucra técnicas necesarias para la 
construcción de modelos a partir de la 
información disponible. Este proceso  
puede utilizar dos enfoques bien 
definidos: descriptivo o predictivo. En el 
primer enfoque, se intenta caracterizar las 
situaciones de manera tal de poder 
entender cuáles son las variables 
principales que describen el 
comportamiento de una situación 
particular. El segundo enfoque implica la 
utilización del modelo para establecer de 
antemano una situación problemática. [3] 
 
En el caso de la determinación de 
perfiles de los ingresantes, un modelo 
descriptivo puede explicar las variables 
que mejor caracterizan a los aspirantes a 
carreras de grado con idénticos resultados 
en el curso de ingreso y obtener una 
visión global de los mismos. La simple 
aplicación de una técnica de MD a una 
muestra representativa de los datos pre-
procesada (vista minable), y el 
conocimiento previo del problema, no 
garantizan patrones expresivos, 
novedosos y útiles. [2] Por lo que parece 
tener sentido la evaluación de diferentes 
técnicas o algoritmos para obtenerlos. 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
La presente investigación se encuadra 
dentro del eje “Tratamiento masivo de 
354
datos”. En este sentido se pretende 
procesar los datos recolectados de los 
sistemas de gestión de la Universidad 
durante el ingreso, para obtener en 
principios patrones o semejanzas entre los 
aspirantes con idénticos resultados en el 
curso de ingreso. 
La investigación actual sigue las 
siguientes líneas: 
 Evaluar técnicas de selección de 
características. 
 Evaluar técnicas de para obtener 
modelos descriptivos.  
 Evaluar el ensamble de algoritmos 
para potenciar el carácter descriptivo 
de los modelos. 
 Evaluar técnicas de visualización de 
los resultados. 
Resultados y Objetivos 
Durante la primera etapa del proyecto, 
como parte del pre-procesamiento de 
datos, hemos obtenido una vista minable 
de los datos extraídos del Sistema de 
Preinscripción a la Universidad, el cual 
cuenta con datos demográficos, 
económicos, sociales, entre otros; junto 
con los resultados de las tres modalidades 
en que se dicta el curso de ingreso y su 
resultado final. 
 Las tareas a realizar en la segunda 
etapa se centraran en: 
 Reducción de la dimensión del 
problema, mediante la 
selección de los atributos más 
representativos de la 
información disponible. 
 Selección del algoritmo que 
produzca los patrones más 
expresivos. 
 Validación de la solución 
obtenida.  
 Ensamblar con algoritmos que 
describan y expliquen  mejor 
el conocimiento obtenido. 
 
Se espera que la presente línea de 
investigación contribuya aportar 
información implícita, previamente 
desconocida y potencialmente útil para la 
toma de decisiones que conciernen a la 
población estudiantil y para el diseño de 
planes de acción tanto preventivos como 
correctivos.  
Formación de Recursos Humanos 
Se cuenta con dos alumnos avanzados 
de la carrera Licenciartura en Informatica 
que poseen becas de iniciación a la 
investigación otorgadas por la UNNOBA 
y se encuentra en desarrollo dos tesis de 
posgrado en la UBA. 
Bibliografía 
[1] WICC 2014 - Detección Temprana de 
la Deserción en Cursos Virtuales - Russo, 
Sarobe, Lencina, López Gil, Carrattini, Smail, 
Piergallini, Guash, Alonso, Ramón 
[2] Evaluación de técnicas de Extracción 
de Conocimiento en Bases de Datos y su 
aplicación a la deserción de alumnos 
universitarios – Formia, Lanzarini - 2012 
 [3] Introduction to Data Mining – Tan, 
Steinbach, Kumar - 2006  
[4] Selección de atributos representativos 
del avance académico de los alumnos 
universitarios usando técnicas de 
visualización. Un caso de estudio – Lanzarini, 
Charnelli, Baldino, Diaz – 2015  
[5] Educational Data Mining by Using 
Neural Network – Upadhyay, Lucknow - 
2016  
[6] Introducción a la Minería de Datos - 
Orallo, Quintana, Ramirez - 2004 
    [7]  Minería de datos para un Sistema de 
alerta temprana de deserción en carreras de 
Ingeniería – Ahumada, Dip, Herrera, 
Leguizamón, Almendra - 2015 
355


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Evaluación de técnicas de data mining para la obtención de perfiles de ingresantes a la UNNOBA

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Evaluación de técnicas de Data Mining para la obtención de perfiles de ingresantes a la UNNOBA  Monica Sarobe, Ana Smail, Maria Rosana Piergallini, Mercedes Guasch, Marina Rodriguez, María Lanzillota, Mariana Adó, Claudia Banchoff  Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT), Escuela de Tecnología, Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA)  Sarmiento y Newbery (CP 6000), Junín, Buenos Aires, Argentina. Teléfonos (0236) 4636945/44  {monica.sarobe, ana.smail, rosana.piergallini, mercedes.guasch, marina.rodriguez,maria.lanzillota, mariana.ado, cbanchoff}@itt.unnoba.edu.ar   Resumen El ingreso a la Universidad es siempre un desafío para el aspirante como para la institución que lo albergará.  Durante la inscripción a las propuestas académicas de grado y posterior desarrollo del curso de ingreso la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA)  recolecta información a través de sus sistemas de gestión. Esta información representa un importante activo para la Universidad, en la medida en que pueda ser transformada en conocimiento ya sea para la toma de decisiones que conciernen a la población estudiantil, como para el diseño de planes de acción.     La presente línea de investigación propone procesar los datos recolectados por los sistemas de gestión de la UNNOBA durante el ingreso, para obtener en principios patrones o semejanzas entre los aspirantes con idénticos resultados en el curso de ingreso. Esto permitirá entre otras cosas determinar estrategias de aprendizajes adaptativos.   Palabras clave: KDD, Data Mining Contexto Esta línea de investigación forma parte del proyecto “Herramientas didácticas y nuevas formas de interacción para la inclusión de TICs en la enseñanza” aprobado por la Secretaría de Investigación, Desarrollo y Transferencia de la UNNOBA en el marco de la convocatoria a Subsidios de Investigación Bianuales (SIB2015).   El proyecto se desarrolla en el Instituto de Investigación en Tecnologías y Transferencia (ITT) dependiente de la mencionada Secretaría, y se trabaja en conjunto con la Escuela de Tecnología de la UNNOBA.      Introducción La Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires 353(UNNOBA) fue creada en el año 2004, comenzando a dictar sus carreras de grado en el año 2005. Este mismo año implementó por primera vez el dictado de un curso de ingreso de modalidad presencial. Luego, a partir del año 2010 se sumó la modalidad semipresencial; y posteriormente, a partir del año 2013, se incorpora la opción de rendir una  evaluación de conocimientos. Dicha evaluación, permite a los aspirantes a carreras validar sus conocimientos mediante la aprobación de un examen, quedando así exceptuados realizar el curso de ingreso. Los aspirantes expresan la voluntad de ingresar a la Universidad realizando una preinscripción a carreras en el sistema SIU-Preinscripción.  Este sistema recolecta datos demográficos, sociales, económicos y familiares en una base de datos relacional. Para aquellos alumnos que no se encuentran exceptuados del curso de ingreso, se cuenta con los resultados obtenidos en las dos materias que lo componen en cada una de las modalidades (presencial, semipresencial o evaluación de conocimientos) también en una base de datos relacional. Los datos recolectados durante el proceso de ingreso en todos estos años conforman hoy un activo de potencial relevancia dado que posibilitan obtener patrones de los ingresante a fin de poder establecer un perfil de los mismos. La comunidad educativa de la universidad considera de real importancia la posibilidad de contar con una descripción o caracterización de los ingresantes a través de perfiles, dado que un mayor conocimiento de los mismos puede influir positivamente en la toma de decisiones concernientes al ingreso como también en el diseño de estrategias de enseñanza y aprendizaje.  Establecer perfiles es una actividad muy difundida en muchas áreas disciplinares, es análoga al proceso de determinar y clasificar patrones. El proceso de Extracción de Conocimientos a partir de datos (KDD, Knowledge Discovery from Databases) es un proceso no trivial para identificar patrones válidos, novedosos y potencialmente útiles a partir de los datos. Este busca el descubrimiento de conocimiento sin una hipótesis preconcebida. Involucra la preparación de los datos, su análisis o minería de datos e interpretación de los resultados. [6] La Minería de Datos (Data Mining), involucra técnicas necesarias para la construcción de modelos a partir de la información disponible. Este proceso  puede utilizar dos enfoques bien definidos: descriptivo o predictivo. En el primer enfoque, se intenta caracterizar las situaciones de manera tal de poder entender cuáles son las variables principales que describen el comportamiento de una situación particular. El segundo enfoque implica la utilización del modelo para establecer de antemano una situación problemática. [3]  En el caso de la determinación de perfiles de los ingresantes, un modelo descriptivo puede explicar las variables que mejor caracterizan a los aspirantes a carreras de grado con idénticos resultados en el curso de ingreso y obtener una visión global de los mismos. La simple aplicación de una técnica de MD a una muestra representativa de los datos pre-procesada (vista minable), y el conocimiento previo del problema, no garantizan patrones expresivos, novedosos y útiles. [2] Por lo que parece tener sentido la evaluación de diferentes técnicas o algoritmos para obtenerlos. Líneas de Investigación, Desarrollo e Innovación La presente investigación se encuadra dentro del eje “Tratamiento masivo de 354datos”. En este sentido se pretende procesar los datos recolectados de los sistemas de gestión de la Universidad durante el ingreso, para obtener en principios patrones o semejanzas entre los aspirantes con idénticos resultados en el curso de ingreso. La investigación actual sigue las siguientes líneas:  Evaluar técnicas de selección de características.  Evaluar técnicas de para obtener modelos descriptivos.   Evaluar el ensamble de algoritmos para potenciar el carácter descriptivo de los modelos.  Evaluar técnicas de visualización de los resultados. Resultados y Objetivos Durante la primera etapa del proyecto, como parte del pre-procesamiento de datos, hemos obtenido una vista minable de los datos extraídos del Sistema de Preinscripción a la Universidad, el cual cuenta con datos demográficos, económicos, sociales, entre otros; junto con los resultados de las tres modalidades en que se dicta el curso de ingreso y su resultado final.  Las tareas a realizar en la segunda etapa se centraran en:  Reducción de la dimensión del problema, mediante la selección de los atributos más representativos de la información disponible.  Selección del algoritmo que produzca los patrones más expresivos.  Validación de la solución obtenida.   Ensamblar con algoritmos que describan y expliquen  mejor el conocimiento obtenido.  Se espera que la presente línea de investigación contribuya aportar información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil para la toma de decisiones que conciernen a la población estudiantil y para el diseño de planes de acción tanto preventivos como correctivos.  Formación de Recursos Humanos Se cuenta con dos alumnos avanzados de la carrera Licenciartura en Informatica que poseen becas de iniciación a la investigación otorgadas por la UNNOBA y se encuentra en desarrollo dos tesis de posgrado en la UBA. Bibliografía [1] WICC 2014 - Detección Temprana de la Deserción en Cursos Virtuales - Russo, Sarobe, Lencina, López Gil, Carrattini, Smail, Piergallini, Guash, Alonso, Ramón [2] Evaluación de técnicas de Extracción de Conocimiento en Bases de Datos y su aplicación a la deserción de alumnos universitarios – Formia, Lanzarini - 2012  [3] Introduction to Data Mining – Tan, Steinbach, Kumar - 2006  [4] Selección de atributos representativos del avance académico de los alumnos universitarios usando técnicas de visualización. Un caso de estudio – Lanzarini, Charnelli, Baldino, Diaz – 2015  [5] Educational Data Mining by Using Neural Network – Upadhyay, Lucknow - 2016  [6] Introducción a la Minería de Datos - Orallo, Quintana, Ramirez - 2004     [7]  Minería de datos para un Sistema de alerta temprana de deserción en carreras de Ingeniería – Ahumada, Dip, Herrera, Leguizamón, Almendra - 2015 355

SEDICI - Repositorio de la UNLP

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/52957/Documento_completo.pdf?sequence=1

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