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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

dc.contributor.advisorCuello De Avila, Silvio Rafaelspa
dc.contributor.authorRopero Silva, Miguel Eduardospa
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.date.accessioned2020-06-26T21:34:48Z
dc.date.available2020-06-26T21:34:48Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/3439
dc.description.abstractEl 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.spa
dc.description.sponsorshipUniversitat Oberta de Catalunya UOCspa
dc.description.tableofcontentsINTRODUCCIÓN 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ...................................................... 18 2. JUSTIFICACIÓN ...................................................................................... 21 3.OBJETIVOS .............................................................................................. 23 3.1. OBJETIVO GENERAL .......................................................................... 23 3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................ 23 4. RESULTADOS ESPERADOS ...........................................................…... 24 5. ANTECEDENTES .................................................................................... 25 6. MARCO TEÓRICO .................................................................................. 39 6.1 DESERCIÓN EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR ..................................... 39 6.2 BUSINESS INTELLIGENCE (BI) …........................................................ 42 6.3. DATA MINING ........................................................................................ 43 6.4. METODOLOGÍAS DE MINERÍA DE DATOS ………………………….... 46 6.4.1 Metodología CRISP-DM ...................................................................... 47 6.4.2 Metodología SEMMA ........................................................................... 49 6.4.3 Proceso KDD - Knowledge Discovery in Databases ............................ 50 6.5 MODELOS DE MINERÍA DE DATOS ….................................................. 52 6.5.1 Modelo Descriptivo .............................................................................. 52 6.5.2 Modelo Predictivo ................................................................................ 53 6.6 MÉTODOS DE MINERÍA DE DATOS ..................................................... 53 6.6.1 Método de Clasificación ....................................................................... 53 6.6.2 Método de Regresión .......................................................................... 54 6.6.3 Método de Agrupamiento (Clustering) ................................................. 54 6.6.4 Método de Asociación ......................................................................... 55 6.7 TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS ….................................................. 55 6.7.1 Arboles de Decisión ............................................................................. 55 6.7.2 Redes Neuronales Artificiales .............................................................. 56 6.7.3 Clasificadores bayesianos ................................................................... 57 6.7.4 Reglas de Clasificación ....................................................................... 58 6.7.5 Regresión Lineal ................................................................................. 58 6.7.6 Reglas de Asociación .......................................................................... 59 6.7.7 K-Vecinos ............................................................................................ 59 6.7.8 K-Medias ............................................................................................. 60 6.8 HERRAMIENTAS SOFTWARE PARA LA MINERÍA DE DATOS .......….. 61 6.8.1 Weka ................................................................................................... 61 6.8.2 RapidMiner .......................................................................................... 62 6.8.3 Orange ................................................................................................ 63 7. MARCO METODOLÓGICO ..................................................................... 64 7.1 METODOLOGÍAS IMPLEMENTADAS ................................................... 64 7.2 HIPÓTESIS ……………………............................................................... 65 7.3 POBLACIÓN Y MUESTRA ..................................................................... 65 7.4 RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN ................................................ 66 7.5 PLAN DE INVESTIGACIÓN ………........................................................ 66 7.5.1 Aplicación de la Metodología CRIPS-DM ............................................. 67 7.5.2 Descripción de los mecanismos de análisis de Datos .......................... 68 8. RESULTADOS ……………………………..…………………………………. 71 8.1 SOFTWARE DE MINERÍA DE DATOS ……………………………........... 71 8.2 ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN …..…………………………….......... 72 8.3 INTRODUCCIÓN A WEKA ………………………………………............... 73 8.3.1 Instalación ………………….……………………………......................... 73 8.3.2 Interfaz de Preprocesamiento ………………………….......................... 75 8.3.3 Pestaña de Clasificación ….……………………………......................... 77 8.3.4 Resultados Weka ………….……………………………......................... 80 8.4 CONOCIMIENTO DEL NEGOCIO …….....……………………………….. 80 8.5 COMPRENSIÓN DE LOS DATOS …..…………………………………….. 81 8.6 PREPARACIÓN DE LOS DATOS ……..…………………………………... 89 8.7 MODELADO DE LOS DATOS ………..……………………………………. 90 8.8 ANÁLISIS GENERAL DE LOS DATOS ………………………………….... 90 8.9 ANÁLISIS POR PERIODO ACADÉMICO ……………………………….... 92 8.9.1 Análisis Periodo 2014-02 ………………………………………………… 93 8.9.2 Análisis Periodo 2015-01 ………………………………………………… 99 8.9.3 Análisis Periodo 2015-02 ………………………………………………… 101 8.9.4 Análisis Periodo 2016-01 ………………………………………………… 104 8.10 ANÁLISIS POR PERIODO ACADÉMICO ACUMULADO …………....... 108 8.10.1 Periodos 2014-02 y 2015-01 ………………………………………….... 108 8.10.2 Periodos 2014-02, 2015-01 y 201502 …………………………………. 110 8.10.3 Periodos 2014-02, 2015-01, 201502 y 2016-01 ……………………… 113 8.11 ANÁLISIS POR PERIODO ACADÉMICO ACUMULADO SIN VARIABLE RENDIMIENTO ACADÉMICO ………….........................… 115 8.11.1 Periodos 2014-02 y 2015-01 ………………………………………….... 116 8.11.2 Periodos 2014-02, 2015-01 y 201502 …………………………………. 117 8.11.3 Periodos 2014-02, 2015-01, 201502 y 2016-01 ………………………. 119 8.12 ANÁLISIS DE RESULTADOS …………................................................ 122 8.12.1 Análisis de Variables Determinantes de Deserción ………………….. 128 8.12.2 Comparación del modelo BI contra el modelo empírico de la UNAB 129 9. CONCLUSIONES …………………………………………………………….. 133 10. RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS ……………………... 135 BIBLIOGRAFÍA 136 ANEXOS 140spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.titleMejorar 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 librespa
dc.title.translatedIMPROVE THE RISK ESTIMATION MODEL OF UNDERGRADUATE STUDENTS OF THE UNIVERSITY AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA USING BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS SUPPORTED IN FREE SOFTWAREeng
dc.degree.nameMagíster en Software Librespa
dc.coverageBucaramanga (Colombia)spa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.programMaestría en Software Librespa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.subject.keywordsSystems Engineeringeng
dc.subject.keywordsFree softwareeng
dc.subject.keywordsData Miningeng
dc.subject.keywordsComputer programeng
dc.subject.keywordsAlgorithmseng
dc.subject.keywordsFree softwareeng
dc.subject.keywordsUniversity dropouteng
dc.subject.keywordsTechnical aspectseng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsAnalysiseng
dc.subject.keywordsAcademic desertioneng
dc.subject.keywordsDecision treeseng
dc.subject.keywordsClassification techniqueseng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.relation.referencesRopero Silva, Miguel Eduardo (2018). Mejorar el modelo de estimación de riesgo de deserción de los estudiantes de pregrado de la Universidad Autónoma de Bucaramanga empleando herramientas bussines intelligence soportadas en software libre. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Universitat Oberta de Catalunya UOCspa
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dc.contributor.googlescholarCuello De Avila, Silvio Rafael [0g-Gf7AAAAAJ]
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembSoftware librespa
dc.subject.lembData Miningspa
dc.subject.lembPrograma para computadorspa
dc.subject.lembAlgoritmosspa
dc.subject.lembSoftware librespa
dc.subject.lembDeserción universitariaspa
dc.subject.lembAspectos técnicosspa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembAnálisisspa
dc.description.abstractenglishThe project "IMPROVE THE RISK ESTIMATION MODEL OF UNDERGRADUATE STUDENTS OF THE UNIVERSITY AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA USING BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS SUPPORTED IN FREE SOFTWARE" created by Miguel Eduardo Ropero Silva to obtain the title of Master in FREE SOFTWARE, and directed by Engineer Silvio Rafael Cuello de Ávila, presents the results of the application of data mining techniques for the prediction of academic desertion with the use of the free distribution software Weka and the classification algorithm of decision trees J48. In the research the academic, financial and psychological data of first-year students in the undergraduate programs of the periods 2014-02, 2015-01, 2015-02 and 2016-01 were obtained, which were analyzed, modeled and evaluated through the CRISP-DM data mining methodology. The records obtained were also evaluated through the mathematical model (empirical) of desertion developed by the UNAB. The desertion results of the data mining model and the empirical model were crossed against the actual results of desertion in the periods evaluated to determine which of them offered a greater percentage of accuracy. Finally, the main variables involved in the desertion of a student were identified according to the information previously analyzed.eng
dc.subject.proposalDeserción académicaspa
dc.subject.proposalMinería de datosspa
dc.subject.proposalArboles de decisiónspa
dc.subject.proposalTécnicas de clasificaciónspa
dc.subject.proposalAlgoritmo J48spa
dc.subject.proposalWekaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa


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