Mejorar el modelo de estimación de riesgo de deserción de los estudiantes de pregrado de la Universidad Autónoma de Bucaramanga empleando herramientas business intelligence soportadas en software libre
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2018Otros contribuidores
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Resumen
El proyecto “MEJORAR EL MODELO DE ESTIMACIÓN DE RIESGO DE DESERCIÓN DE LOS ESTUDIANTES DE PREGRADO DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA EMPLEANDO HERRAMIENTAS BUSINESS INTELLIGENCE SOPORTADAS EN SOFTWARE LIBRE” creado por Miguel Eduardo Ropero Silva para obtener el título de Magister en SOFTWARE LIBRE, y dirigido por el Ingeniero Silvio Rafael Cuello de Ávila. presenta los resultados de la aplicación de técnicas de minería de datos para la predicción de la deserción académica con el uso del software de distribución libre Weka y el algoritmo de clasificación de árboles de decisión J48.
En la investigación se obtuvieron los datos académicos, financieros y psicológicos de los estudiantes de primer ingreso en los programas de pregrado de los periodos 2014-02, 2015-01, 2015-02 y 2016-01, los cuales, fueron analizados, modelados y evaluados a través de la metodología de minería de datos CRISP-DM.
Los registros obtenidos también fueron evaluados a través del modelo matemático (empírico) de deserción desarrollado por la UNAB. Los resultados de deserción del modelo de minería de datos y del modelo empírico, fueron cruzados contra los resultados reales de deserción en los periodos evaluados para determinar cuál de ellos ofrecía un mayor porcentaje de precisión. Finalmente, fueron identificadas las principales variables involucradas en la deserción de un estudiante de acuerdo a la información previamente analizada.
Palabras clave
Ingeniería de sistemas; Software libre; Data Mining; Programa para computador; Algoritmos; Software libre; Deserción universitaria; Aspectos técnicos; Investigaciones; AnálisisKeywords
Systems Engineering; Free software; Data Mining; Computer program; Algorithms; Free software; University dropout; Technical aspects; Investigations; Analysis; Academic desertion; Decision trees; Classification techniquesEnlace a este registro en el Repositorio Institucional UNAB
http://hdl.handle.net/20.500.12749/3439
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