En el proceso de inscripción a las carreras de grado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, y en el desarrollo de las actividades del Programa de Ambientación a la Vida Universitaria de la Institución, se recolectan múltiples datos aportados por los aspirantes a través de los sistemas de gestión. Éstos constituyen una importante fuente de información, en tanto se extraiga conocimiento para el análisis de la realidad de los estudiantes y los contextos en los que ellos aprenden, y para el diseño de eventuales planes de acción.
Es una realidad la constante preocupación de la comunidad institucional por los elevados índices de deserción, o retrasos en alcanzar su título de grado, por dificultades en asignaturas vinculadas con la matemática.
La línea de investigación presentada propone procesar los datos recolectados a través de los sistemas de gestión durante el ingreso, y resultados del seguimiento de la actividad académica en asignaturas de matemática, para obtener posibles patrones entre los estudiantes que alcancen idénticos logros. Los modelos resultantes permitirán predecir el rendimiento académico en el área y determinar factores que lo afectan para implementar políticas de retención adecuadas.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cavero, Lorena Verónica

Dieser, María Paula

Martín, María Cristina

Schlaps, Erica

Titionik, Diamela

Wagner, Laura

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

266 
 
Evaluación de Técnicas de Clasificación para Predecir el 
Rendimiento Académico de Ingresantes a la Universidad 
en Temas de Matemática 
Maria Paula DIESER(1), Lorena Veronica CAVERO(1), María Cristina MARTÍN(1)(2), 
Erica SCHLAPS(1), Diamela TITIONIK(1), Laura WAGNER(1) 
 
(1) Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de La Pampa 
(2) Departamento de Matemática, Universidad Nacional del Sur 
 
{pauladieser, cavero, maritamartin}@exactas.unlpam.edu.ar 
 
 
Resumen 
En el proceso de inscripción a las carreras de 
grado de la Facultad de Ciencias Exactas y 
Naturales de la Universidad Nacional de La 
Pampa, y en el desarrollo de las actividades del 
Programa de Ambientación a la Vida 
Universitaria de la Institución, se recolectan 
múltiples datos aportados por los aspirantes a 
través de los sistemas de gestión. Éstos 
constituyen una importante fuente de 
información, en tanto se extraiga conocimiento 
para el análisis de la realidad de los estudiantes 
y los contextos en los que ellos aprenden, y 
para el diseño de eventuales planes de acción. 
Es una realidad la constante preocupación de 
la comunidad institucional por los elevados 
índices de deserción, o retrasos en alcanzar su 
título de grado, por dificultades en asignaturas 
vinculadas con la matemática. 
La línea de investigación presentada propone 
procesar los datos recolectados a través de los 
sistemas de gestión durante el ingreso, y 
resultados del seguimiento de la actividad 
académica en asignaturas de matemática, para 
obtener posibles patrones entre los estudiantes 
que alcancen idénticos logros. Los modelos 
resultantes permitirán predecir el rendimiento 
académico en el área y determinar factores que 
lo afectan para implementar políticas de 
retención adecuadas. 
 
Palabras clave: clasificación, predicción, 
minería de datos, rendimiento académico 
 
 
 
 
 
 
Contexto 
Desde 2014 se vienen realizando tareas de 
investigación, en el ámbito de la Facultad de 
Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) de la 
Universidad  Nacional  de  La  Pampa 
(UNLPam), relacionadas con el estudio y 
aplicaciónde  métodos multivariados de 
discriminación y de clasificación, con el 
propósito  de   establecer  similitudes  y 
diferencias, y analizar las estimaciones que se 
obtienen con ellos al aplicarlos efectivamente 
en el Análisis de Datos Multivariados. El 
Proyecto, acreditado y financiado por la 
Institución mencionada, ha contado también 
con la participación de estudiantes de 
postgrado de la Universidad Nacional de 
Asunción           (UNA). 
Entre los métodos estudiados en el marco del 
Proyecto, se encuentran algunos que podrían 
entenderse como clásicos y de una esencia más 
estadística (discriminación debida a Fisher), y 
otros propios del Data Mining (Árboles y 
Reglas de Clasificación, Redes Neuronales, y 
el Análisis de Clusters). Se ha desarrollado la 
teoría sobre estas técnicas, y aplicado a 
diferentes conjuntos de datos a fin de analizar 
su sensibilidad y fiabilidad,  realizando 
prácticas con el lenguaje de programación R. 
De las investigaciones realizadas, surge el 
campo de la educación como un terreno 
propicio para las aplicaciones de Data Mining, 
dada la multiplicidad de fuentes de datos y los 
diversos grupos  de  interés implicados. 
267 
 
Asimismo, el área educativa ofrece la 
posibilidad de aplicar elementos de la Teoría 
de Respuesta al Ítem para el análisis de las 
respuestas en cuestionarios, y el Análisis de 
Supervivencia, para extraer conclusiones del 
tiempo requerido para la aprobación de 
espacios curriculares o la graduación. 
 
1. Introducción 
La comunidad universitaria en su conjunto se 
plantea y propone la mejora continua de la 
calidad de los procesos educativos que se 
desarrollan en sus instituciones y de los 
servicios que ofrecen. La FCEyN de la 
UNLPam no es ajena a esta realidad. El equipo 
de gestión, cuerpo docente y agrupaciones 
estudiantiles, a través de la Comisión ad hoc de 
Ingreso y Permanencia (CIP), han 
diagnosticado altos niveles de deserción y 
desgranamiento en los primeros años de 
estudio, en muchos casos asociados a losbajos 
rendimientos en asignaturas vinculadas con la 
matemática. No obstante, los diagnósticos 
realizados carecen de la sistematización 
necesaria que permita revelar a tiempo el 
abandono de estudiantes en diferentes tramos 
de las carreras elegidas. 
Entre las políticas de gestión impulsadas por la 
CIP, se organiza en cada ciclo lectivo, previo 
al inicio de las cursadas regulares, una seriede 
acciones en el marco del Programa de 
Ambientación a la Vida Universitaria (PAVU) 
que incluye charlas, talleres y actividades 
recreativas destinadas a los aspirantes. Entre 
éstas, desde 2015, se desarrolla el Taller 
“Introducción a la Matemática” cuyo propósito 
es recuperar los conocimientos de matemática 
elemental que poseen los ingresantes y que son 
requeridos para el cursado de las asignaturas 
del área, contempladas en la oferta académica 
de grado de la FCEyN (UNLPam). 
El Taller está a cargo de docentes y auxiliares 
docentes del Departamento de Matemática de 
la institución y cuenta con la colaboración de 
estudiantes avanzados de Profesorado y 
Licenciatura en Matemática en las tareas de 
tutorías. Es de carácter semipresencial, durante 
las tres semanas previas al inicio del primer 
período de clases. Los encuentros presenciales 
se distribuyen en 8 encuentros de 2 horas reloj 
cada uno, y están acompañados por actividades 
diversas implementadas sobre el curso online 
del Taller, desarrollado en el entorno virtual de 
enseñanza y aprendizaje Moodle. Este curso se 
estructuró en tres temas correspondientes a los 
tres bloques temáticos considerados para el 
tratamiento   de   los contenidos   (Números, 
Álgebra, y  Funciones).  Se  pusieron  a 
disposición de los estudiantes, los materiales 
diseñados ad hoc (apuntes teóricos y trabajos 
prácticos),   así  como  diferentes foros 
destinados a la comunicación de las novedades 
del Taller, el establecimiento de lazos sociales, 
y la evacuación de dudas y consultas. A partir 
de 2016, finalizado el Taller, se propuso a los 
estudiantes completar una autoevaluación de 
los contenidos trabajados y un cuestionario 
diseñado con preguntas cerradas vinculadas 
con diversos aspectos de índole demográfica, 
social, emocional, y escolaridad previa que se 
supone pueden afectar el rendimiento del 
estudiante. Estos datos, junto con los referidos 
a la asistencia al Taller y la participación en las 
actividades del curso online asociado, son 
considerados para analizar la influencia de las 
variables involucradas  en  el   rendimiento 
académico de los estudiantes en asignaturasde 
matemática cursadas en el primer año de sus 
carreras. La finalidad es obtener información 
útil para  la  identificación  temprana de 
estudiantes en riesgo, y el establecimiento de 
una política de apoyo académico adecuada 
para atender la situación y, eventualmente, 
disminuir los índices de fracaso y abandono. 
Este tipo de estudios en el campo de la 
educación corresponde a aplicaciones de una 
rama  particular del  Data   Mining(DM) 
conocida como Minería de Datos Educativos 
(EDM, por sus siglas en inglés). Este nuevo 
espacio de investigación interdisciplinario se 
ocupa del desarrollo y utilización de métodos 
para explorar los datos que se dan en el ámbito 
educativo, así como también para entender 
mejor a los estudiantes y los contextos en que 
ellos aprenden (Romero & Ventura, 2010). 
Romero et al. (2010) definen la EDM como el 
desarrollo, investigación y aplicación de 
métodos computacionales para detectar 
patrones   en   grandes   conjuntos   de    datos 
268 
 
educativos que, de otro modo, serían difíciles 
o imposibles de analizar debido a su volumen. 
Revisiones de investigaciones realizadas en 
EDM dan cuenta de los objetivos perseguidos 
y las diversas aplicaciones posibles en el área 
(Romero & Ventura, 2007, 2010; Baker & 
Yacef, 2009). En particular, Romero & 
Ventura (2010) elaboran una taxonomía de las 
áreas de aplicación de EDM, entre las que se 
menciona la predicción del desempeño de 
estudiantes. 
Sin embargo, el estudio del rendimiento 
académico de los estudiantes y el abandono 
escolar no es de interés reciente, y siempre ha 
estado relacionado con factores sociales, 
económicos y psicológicos. Varios estudios 
han abordado estos temas usando distintas 
metodologías: análisis discriminante, reglasde 
asociación, modelos de regresión logística y de 
imputación múltiple, análisis de la varianza, 
árboles de decisión, redes neuronales, redes 
bayesianas, entre otros (Streeter & Franklin, 
1991; Ma et al., 2000; Wayman, 2001; Pursley, 
2002; Minaei-Bidgoli et al., 2003; Kotsiantis et 
al., 2004; Pardos et al., 2006; Cortez & Silva, 
2008; Márquez Vera et al., 2012). 
Por otra parte, la Teoría de Respuesta al Ítem 
(TRI) y el Análisis de Supervivencia (AS) son 
áreas de investigación estadística que podrían 
ofrecer técnicas adecuadas para el análisis de 
datos educativos. En particular, la TRI ofrece 
estimaciones del rasgo latente de individuos 
medidos mediante un test o cuestionario 
(Hidalgo Flores, 2007). Su utilidad en el 
campo educativo radica en determinar si un 
estudiante consigue responder correctamente a 
cada una de las preguntas que componen el 
cuestionario y en atender al puntaje bruto 
obtenido en la prueba (Debera & Nalbarte, 
2006). Por su parte, el AS permite modelizar el 
tiempo que se tarda en que ocurra un 
determinado suceso y su dependencia con otras 
posibles variables explicativas. En el ámbito de 
la educación, aporta técnicas apropiadas para 
analizar el tiempo requerido para graduarse o 
alcanzar determinado objetivo, así como      su      
relación      con       predictores 
sociodemográficos y de aptitud académica, 
entre otros (Gallardo Allen et al., 2016). 
 
2. Líneas de Investigación y Desarrollo 
La línea de investigación aquí presentada surge 
de un Proyecto más amplio cuyo objetivo 
general es investigar técnicas de 
discriminación y clasificación multivariadas, 
con el propósito de establecer similitudes o 
diferencias y analizar la eficiencia de las 
mismas al aplicarlas, efectivamente, en el 
análisis       de       datos        multivariados.  En 
esta línea se pretende aplicar técnicas de DM 
para predecir el rendimiento académico de 
estudiantes ingresantes a la FCEyN (UNLPam) 
en asignaturas vinculadas con la matemática, 
empleando diversos métodos de clasificación 
(reglas y árboles de calificación, y redes 
neuronales), en combinación con otros propios 
de la TRI y el AS. Las técnicas seleccionadas 
serán aplicadas sobre una base de datos 
construida a partir de distintas fuentes: 
cuestionarios con preguntas cerradas 
vinculadas con diversos aspectos de índole 
demográfica, social, emocional, y escolaridad 
previa que se supone pueden afectar el 
rendimiento del estudiante; resultados 
obtenidos del Taller "Introducción a la 
Matemática" desarrollado durante 2016 
(asistencia, participación, y autoevaluación); e 
informes finales incluyendo las calificaciones 
obtenidas por los estudiantes en las asignaturas 
de matemática cursadas en el primer año de las 
carreras respectivas. Los resultados obtenidos 
serán comparados, y los mejores modelos 
resultantes podrían ser de utilidad en la 
identificación temprana de estudiantes en 
riesgo, y el establecimiento de una política de 
apoyo académico adecuada para atender la 
situación y, eventualmente, disminuir los 
índices de fracaso y abandono. 
 
3. Resultados Obtenidos y Esperados 
Hasta el momento se han llevado a cabo la fase 
de integración y recopilación de datos 
(determinando las fuentes de información 
descriptas anteriormente consideradas de 
utilidad para conformar una base de datos 
unificada); y la fase de limpieza y 
transformación         como         parte          del 
269 
 
preprocesamiento de los datos (detectando la 
existencia de ciertos “problemas” en los datos, 
analizando y decidiendo formas adecuadas 
para su tratamiento). Como resultado de estos 
procesos se ha obtenido una vista minable de 
los datos recopilados. 
Actualmente se están realizando las tareas 
vinculadas con la selección de variables 
relevantes para el objetivo de estudio, y la 
transformación o combinación de estas 
últimas. Esto permitirá reducir la 
dimensionalidad del problema de manera 
adecuada para simplificar el trabajo en las 
fases posteriores, a saber, (a) selección del 
método que produzca los patrones y modelos 
más expresivos; (b) evaluación de los patrones 
obtenidos a partir de un análisis e 
interpretación del conocimiento obtenido; y (c) 
comparación de los modelos obtenidos con los 
que pudieran surgir de la aplicación de otras 
técnicas de clasificación clásicas. 
Se espera que los resultados alcanzados 
contribuyan a la identificación temprana de 
estudiantes en riesgo, y al establecimiento de 
estrategias académicas adecuadas para atender 
la situación y, eventualmente, disminuir los 
índices de fracaso y abandono. 
Esta línea de investigación podría dar origen a 
un nuevo Proyecto más amplio en el que se 
consideren los datos registrados en el sistema 
de gestión de información estudiantil (SIU 
Guarani) de la FCEyN (UNLPam) a fin de 
vincular la información referida al rendimiento 
académico de los estudiantes con aquellos de 
índole socioeconómica, familiar, escolaridad 
previa, entre otros. 
 
4. Formación de Recursos Humanos 
En el área del Proyecto de Investigación, bajo 
la Dirección de la Dra. Martín, se han formado 
dos de los integrantes como graduados de la 
Maestría en Estadística y Metodología de la 
Investigación Científica Básica y Aplicada de 
la FCEyN (UNA) y, otros dos como egresadas 
de la Licenciatura en Matemática de la FCEyN 
(UNLPam), en 2014 y 2016, respectivamente. 
En la línea aquí presentada (DM), de un total 
de once integrantes, trabajan dos con 
formación de base matemática, computacional 
y pedagógica,  quienes  finalizaron el cursado 
de la Maestría en Tecnología Informática 
Aplicada en Educación de la Facultad de 
Informática (UNLP) y se encuentran en 
proceso de elaboración del proyecto de tesis. 
Además, tres de las integrantes han comenzado 
sus estudios de Doctorado en Estadística en la 
Universidad Nacional de Rosario, y una de 
ellas proyecta realizar su trabajo de Tesis 
Doctoral en AS, línea que, como ya se 
manifestara, se plantea aplicar para el estudio 
de la permanencia de los estudiantes 
universitarios. Respecto de la otra línea de 
investigación (TRI) a estudiar, a la brevedad, 
se solicitará al Consejo Directivo de la FCEyN 
(UNLPam) la incorporación de una nueva 
integrante del proyecto, quien actualmente se 
desempeña como auxiliar docente en la 
Institución y ha obtenido una beca del 
Programa Becas de Investigación y Postgrado 
/ Subprograma Becas de Postgrado para iniciar 
Doctorados y Maestría de la UNLPam, por el 
período 2017-2018. El plan propuesto, también 
bajo la dirección de la Dra. Martín, es “La 
Teoría de Respuesta al Ítem aplicada a prueba 
diagnóstico de ingreso universitario”, y busca 
la obtención del grado de master en la Maestría 
en Estadística Aplicada de la Universidad 
Nacional de Córdoba. Finalmente, cabe señalar 
que, se prevé sumar estudiantes de grado 
interesados en esta línea de investigación. 
 
5. Bibliografía 
Baker, R. S. J. D. & Yacef, K. (2009). The 
State of Educational Data Mining in 2009: A 
Review and Future Visions. Journal of 
Educational Data Mining, 1(1):3–16. 
Cortez, P. & Silva, A. (2008). Using data 
mining to predict secondary school student 
performance. En Brito, A. and Teixeira, J. 
(Eds.), Proceedings of 5th Future Business 
Technology Conference, pp. 5–12, Porto, 
Portugal. EUROSIS. 
Debera, L. & Nalbarte, L. (2006). Pruebas 
diagnósticas: una aplicación a la teoría de 
respuesta   al   ítem,  aproximación   clásica y 
270 
 
bayesiana. Instituto de Estadística. F.C.E. y 
Administración, Universidad de la República. 
Gallardo Allen, E, Molina Delgado, M. & 
Cordero Cantillo, R. (2016). Aplicación del 
Análisis de Sobrevivencia al Estudio del 
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Educación Superior: El Caso de la Universidad 
de Costa Rica. Páginas de Educación, 
9(1):61–87. 
Hidalgo Flores, R. (2007). Teoría de respuesta 
al ítem: una aplicación educativa. Facultad de 
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Querétaro, México. 
Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., & Pintelas, P. 
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Fracaso Escolar Mediante Técnicas de Minería 
de Datos. IEEE-RITA, 7(3):109–117. 
Minaei-Bidgoli, B., Kashy, D. A., Kortemeyer, 
G., & Punch, W. F. (2003). Predicting student 
performance: an application of data mining 
methods with an educational web-based 
system. En Proceedings of 33rd Annual 
Frontiers in Education, FIE 2003, pp. 13–18, 
Colorado, USA. 
Pardos, Z. A., Heffernan, N. T., Anderson, B., 
and Heffernan, C. L. (2006). Using fine- 
grained skill models to fit studentperformance 
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Workshop in Educational Data Mining held at 
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Pursley, M. (2002). Changes in Personal 
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School Graduates and Dropouts During the 
Transition from Junior High to High School. 
Texas Tech University. 
Romero, C. & Ventura, S. (2007). Educational 
data mining: A survey from 1995 to 2005. 
Expert Syst. Appl., 33(1):135–146. 
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational 
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IEEE Transactions on Systems, Man, and 
Cybernetics, Part C: Applications and 
Reviews, 40(6):601–618. 
Romero, C., Ventura, S., Pechenizky, M., & 
Baker, R. (2010). Handbook of Educational 
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Taylor & Francis Group, Boca Raton. 
Streeter, C. L. & Franklin, C. (1991). 
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discriminant analysis. The High School 
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Wayman, J. C. (2001). Factors influencing 
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dropouts. Education Policy Analysis Archives, 
9(4):1–19. 


Evaluación de técnicas de clasificación para predecir el rendimiento académico de ingresantes a la universidad en temas de matemática

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

266  Evaluación de Técnicas de Clasificación para Predecir el Rendimiento Académico de Ingresantes a la Universidad en Temas de Matemática Maria Paula DIESER(1), Lorena Veronica CAVERO(1), María Cristina MARTÍN(1)(2), Erica SCHLAPS(1), Diamela TITIONIK(1), Laura WAGNER(1)  (1) Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de La Pampa (2) Departamento de Matemática, Universidad Nacional del Sur  {pauladieser, cavero, maritamartin}@exactas.unlpam.edu.ar   Resumen En el proceso de inscripción a las carreras de grado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, y en el desarrollo de las actividades del Programa de Ambientación a la Vida Universitaria de la Institución, se recolectan múltiples datos aportados por los aspirantes a través de los sistemas de gestión. Éstos constituyen una importante fuente de información, en tanto se extraiga conocimiento para el análisis de la realidad de los estudiantes y los contextos en los que ellos aprenden, y para el diseño de eventuales planes de acción. Es una realidad la constante preocupación de la comunidad institucional por los elevados índices de deserción, o retrasos en alcanzar su título de grado, por dificultades en asignaturas vinculadas con la matemática. La línea de investigación presentada propone procesar los datos recolectados a través de los sistemas de gestión durante el ingreso, y resultados del seguimiento de la actividad académica en asignaturas de matemática, para obtener posibles patrones entre los estudiantes que alcancen idénticos logros. Los modelos resultantes permitirán predecir el rendimiento académico en el área y determinar factores que lo afectan para implementar políticas de retención adecuadas.  Palabras clave: clasificación, predicción, minería de datos, rendimiento académico       Contexto Desde 2014 se vienen realizando tareas de investigación, en el ámbito de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) de la Universidad  Nacional  de  La  Pampa (UNLPam), relacionadas con el estudio y aplicaciónde  métodos multivariados de discriminación y de clasiﬁcación, con el propósito  de   establecer  similitudes  y diferencias, y analizar las estimaciones que se obtienen con ellos al aplicarlos efectivamente en el Análisis de Datos Multivariados. El Proyecto, acreditado y financiado por la Institución mencionada, ha contado también con la participación de estudiantes de postgrado de la Universidad Nacional de Asunción           (UNA). Entre los métodos estudiados en el marco del Proyecto, se encuentran algunos que podrían entenderse como clásicos y de una esencia más estadística (discriminación debida a Fisher), y otros propios del Data Mining (Árboles y Reglas de Clasiﬁcación, Redes Neuronales, y el Análisis de Clusters). Se ha desarrollado la teoría sobre estas técnicas, y aplicado a diferentes conjuntos de datos a fin de analizar su sensibilidad y fiabilidad,  realizando prácticas con el lenguaje de programación R. De las investigaciones realizadas, surge el campo de la educación como un terreno propicio para las aplicaciones de Data Mining, dada la multiplicidad de fuentes de datos y los diversos grupos  de  interés implicados. 267  Asimismo, el área educativa ofrece la posibilidad de aplicar elementos de la Teoría de Respuesta al Ítem para el análisis de las respuestas en cuestionarios, y el Análisis de Supervivencia, para extraer conclusiones del tiempo requerido para la aprobación de espacios curriculares o la graduación.  1. Introducción La comunidad universitaria en su conjunto se plantea y propone la mejora continua de la calidad de los procesos educativos que se desarrollan en sus instituciones y de los servicios que ofrecen. La FCEyN de la UNLPam no es ajena a esta realidad. El equipo de gestión, cuerpo docente y agrupaciones estudiantiles, a través de la Comisión ad hoc de Ingreso y Permanencia (CIP), han diagnosticado altos niveles de deserción y desgranamiento en los primeros años de estudio, en muchos casos asociados a losbajos rendimientos en asignaturas vinculadas con la matemática. No obstante, los diagnósticos realizados carecen de la sistematización necesaria que permita revelar a tiempo el abandono de estudiantes en diferentes tramos de las carreras elegidas. Entre las políticas de gestión impulsadas por la CIP, se organiza en cada ciclo lectivo, previo al inicio de las cursadas regulares, una seriede acciones en el marco del Programa de Ambientación a la Vida Universitaria (PAVU) que incluye charlas, talleres y actividades recreativas destinadas a los aspirantes. Entre éstas, desde 2015, se desarrolla el Taller “Introducción a la Matemática” cuyo propósito es recuperar los conocimientos de matemática elemental que poseen los ingresantes y que son requeridos para el cursado de las asignaturas del área, contempladas en la oferta académica de grado de la FCEyN (UNLPam). El Taller está a cargo de docentes y auxiliares docentes del Departamento de Matemática de la institución y cuenta con la colaboración de estudiantes avanzados de Profesorado y Licenciatura en Matemática en las tareas de tutorías. Es de carácter semipresencial, durante las tres semanas previas al inicio del primer período de clases. Los encuentros presenciales se distribuyen en 8 encuentros de 2 horas reloj cada uno, y están acompañados por actividades diversas implementadas sobre el curso online del Taller, desarrollado en el entorno virtual de enseñanza y aprendizaje Moodle. Este curso se estructuró en tres temas correspondientes a los tres bloques temáticos considerados para el tratamiento   de   los contenidos   (Números, Álgebra, y  Funciones).  Se  pusieron  a disposición de los estudiantes, los materiales diseñados ad hoc (apuntes teóricos y trabajos prácticos),   así  como  diferentes foros destinados a la comunicación de las novedades del Taller, el establecimiento de lazos sociales, y la evacuación de dudas y consultas. A partir de 2016, finalizado el Taller, se propuso a los estudiantes completar una autoevaluación de los contenidos trabajados y un cuestionario diseñado con preguntas cerradas vinculadas con diversos aspectos de índole demográfica, social, emocional, y escolaridad previa que se supone pueden afectar el rendimiento del estudiante. Estos datos, junto con los referidos a la asistencia al Taller y la participación en las actividades del curso online asociado, son considerados para analizar la influencia de las variables involucradas  en  el   rendimiento académico de los estudiantes en asignaturasde matemática cursadas en el primer año de sus carreras. La finalidad es obtener información útil para  la  identificación  temprana de estudiantes en riesgo, y el establecimiento de una política de apoyo académico adecuada para atender la situación y, eventualmente, disminuir los índices de fracaso y abandono. Este tipo de estudios en el campo de la educación corresponde a aplicaciones de una rama  particular del  Data   Mining(DM) conocida como Minería de Datos Educativos (EDM, por sus siglas en inglés). Este nuevo espacio de investigación interdisciplinario se ocupa del desarrollo y utilización de métodos para explorar los datos que se dan en el ámbito educativo, así como también para entender mejor a los estudiantes y los contextos en que ellos aprenden (Romero & Ventura, 2010). Romero et al. (2010) definen la EDM como el desarrollo, investigación y aplicación de métodos computacionales para detectar patrones   en   grandes   conjuntos   de    datos 268  educativos que, de otro modo, serían difíciles o imposibles de analizar debido a su volumen. Revisiones de investigaciones realizadas en EDM dan cuenta de los objetivos perseguidos y las diversas aplicaciones posibles en el área (Romero & Ventura, 2007, 2010; Baker & Yacef, 2009). En particular, Romero & Ventura (2010) elaboran una taxonomía de las áreas de aplicación de EDM, entre las que se menciona la predicción del desempeño de estudiantes. Sin embargo, el estudio del rendimiento académico de los estudiantes y el abandono escolar no es de interés reciente, y siempre ha estado relacionado con factores sociales, económicos y psicológicos. Varios estudios han abordado estos temas usando distintas metodologías: análisis discriminante, reglasde asociación, modelos de regresión logística y de imputación múltiple, análisis de la varianza, árboles de decisión, redes neuronales, redes bayesianas, entre otros (Streeter & Franklin, 1991; Ma et al., 2000; Wayman, 2001; Pursley, 2002; Minaei-Bidgoli et al., 2003; Kotsiantis et al., 2004; Pardos et al., 2006; Cortez & Silva, 2008; Márquez Vera et al., 2012). Por otra parte, la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) y el Análisis de Supervivencia (AS) son áreas de investigación estadística que podrían ofrecer técnicas adecuadas para el análisis de datos educativos. En particular, la TRI ofrece estimaciones del rasgo latente de individuos medidos mediante un test o cuestionario (Hidalgo Flores, 2007). Su utilidad en el campo educativo radica en determinar si un estudiante consigue responder correctamente a cada una de las preguntas que componen el cuestionario y en atender al puntaje bruto obtenido en la prueba (Debera & Nalbarte, 2006). Por su parte, el AS permite modelizar el tiempo que se tarda en que ocurra un determinado suceso y su dependencia con otras posibles variables explicativas. En el ámbito de la educación, aporta técnicas apropiadas para analizar el tiempo requerido para graduarse o alcanzar determinado objetivo, así como      su      relación      con       predictores sociodemográficos y de aptitud académica, entre otros (Gallardo Allen et al., 2016).  2. Líneas de Investigación y Desarrollo La línea de investigación aquí presentada surge de un Proyecto más amplio cuyo objetivo general es investigar técnicas de discriminación y clasificación multivariadas, con el propósito de establecer similitudes o diferencias y analizar la eficiencia de las mismas al aplicarlas, efectivamente, en el análisis       de       datos        multivariados.  En esta línea se pretende aplicar técnicas de DM para predecir el rendimiento académico de estudiantes ingresantes a la FCEyN (UNLPam) en asignaturas vinculadas con la matemática, empleando diversos métodos de clasificación (reglas y árboles de calificación, y redes neuronales), en combinación con otros propios de la TRI y el AS. Las técnicas seleccionadas serán aplicadas sobre una base de datos construida a partir de distintas fuentes: cuestionarios con preguntas cerradas vinculadas con diversos aspectos de índole demográfica, social, emocional, y escolaridad previa que se supone pueden afectar el rendimiento del estudiante; resultados obtenidos del Taller "Introducción a la Matemática" desarrollado durante 2016 (asistencia, participación, y autoevaluación); e informes finales incluyendo las calificaciones obtenidas por los estudiantes en las asignaturas de matemática cursadas en el primer año de las carreras respectivas. Los resultados obtenidos serán comparados, y los mejores modelos resultantes podrían ser de utilidad en la identificación temprana de estudiantes en riesgo, y el establecimiento de una política de apoyo académico adecuada para atender la situación y, eventualmente, disminuir los índices de fracaso y abandono.  3. Resultados Obtenidos y Esperados Hasta el momento se han llevado a cabo la fase de integración y recopilación de datos (determinando las fuentes de información descriptas anteriormente consideradas de utilidad para conformar una base de datos unificada); y la fase de limpieza y transformación         como         parte          del 269  preprocesamiento de los datos (detectando la existencia de ciertos “problemas” en los datos, analizando y decidiendo formas adecuadas para su tratamiento). Como resultado de estos procesos se ha obtenido una vista minable de los datos recopilados. Actualmente se están realizando las tareas vinculadas con la selección de variables relevantes para el objetivo de estudio, y la transformación o combinación de estas últimas. Esto permitirá reducir la dimensionalidad del problema de manera adecuada para simplificar el trabajo en las fases posteriores, a saber, (a) selección del método que produzca los patrones y modelos más expresivos; (b) evaluación de los patrones obtenidos a partir de un análisis e interpretación del conocimiento obtenido; y (c) comparación de los modelos obtenidos con los que pudieran surgir de la aplicación de otras técnicas de clasificación clásicas. Se espera que los resultados alcanzados contribuyan a la identificación temprana de estudiantes en riesgo, y al establecimiento de estrategias académicas adecuadas para atender la situación y, eventualmente, disminuir los índices de fracaso y abandono. Esta línea de investigación podría dar origen a un nuevo Proyecto más amplio en el que se consideren los datos registrados en el sistema de gestión de información estudiantil (SIU Guarani) de la FCEyN (UNLPam) a fin de vincular la información referida al rendimiento académico de los estudiantes con aquellos de índole socioeconómica, familiar, escolaridad previa, entre otros.  4. Formación de Recursos Humanos En el área del Proyecto de Investigación, bajo la Dirección de la Dra. Martín, se han formado dos de los integrantes como graduados de la Maestría en Estadística y Metodología de la Investigación Científica Básica y Aplicada de la FCEyN (UNA) y, otros dos como egresadas de la Licenciatura en Matemática de la FCEyN (UNLPam), en 2014 y 2016, respectivamente. En la línea aquí presentada (DM), de un total de once integrantes, trabajan dos con formación de base matemática, computacional y pedagógica,  quienes  finalizaron el cursado de la Maestría en Tecnología Informática Aplicada en Educación de la Facultad de Informática (UNLP) y se encuentran en proceso de elaboración del proyecto de tesis. Además, tres de las integrantes han comenzado sus estudios de Doctorado en Estadística en la Universidad Nacional de Rosario, y una de ellas proyecta realizar su trabajo de Tesis Doctoral en AS, línea que, como ya se manifestara, se plantea aplicar para el estudio de la permanencia de los estudiantes universitarios. Respecto de la otra línea de investigación (TRI) a estudiar, a la brevedad, se solicitará al Consejo Directivo de la FCEyN (UNLPam) la incorporación de una nueva integrante del proyecto, quien actualmente se desempeña como auxiliar docente en la Institución y ha obtenido una beca del Programa Becas de Investigación y Postgrado / Subprograma Becas de Postgrado para iniciar Doctorados y Maestría de la UNLPam, por el período 2017-2018. El plan propuesto, también bajo la dirección de la Dra. Martín, es “La Teoría de Respuesta al Ítem aplicada a prueba diagnóstico de ingreso universitario”, y busca la obtención del grado de master en la Maestría en Estadística Aplicada de la Universidad Nacional de Córdoba. Finalmente, cabe señalar que, se prevé sumar estudiantes de grado interesados en esta línea de investigación.  5. Bibliografía Baker, R. S. J. D. & Yacef, K. (2009). The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. Journal of Educational Data Mining, 1(1):3–16. 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Evaluación de técnicas de clasificación para predecir el rendimiento académico de ingresantes a la universidad en temas de matemática

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