Extracción de conocimiento para la predicción y análisis de los resultados de la prueba de calidad de la educación superior en Colombia

Abstract

Se presentan y analizan los resultados de la prueba de la calidad de la educación superior en Colombia – Saber Pro. Se usó la metodología de extracción de conocimiento en bases de datos KDD sobre la cual se construyó una base de datos del desempeño académico del estudiante en áreas asociadas con los contenidos de la prueba Saber Pro, y se utilizó redes neuronales como técnica para la minería de datos. Las redes neuronales permitieron la predicción de los resultados de la prueba Saber Pro con alta exactitud tanto en rangos cualitativos como cuantitativos. Además, se comprobó una correlación entre el desempeño académico y los resultados de Saber Pro. Los hallazgos sugieren que la metodología usada es una excelente guía para el descubrimiento de patrones ocultos en los datos, y permite establecer estrategias de mejora de los resultados de las pruebas Saber Pro que involucren el desempeño académico del estudiante.

In this paper, the prediction and results analysis of the quality test of higher education in Colombia - Saber Pro is performed. The knowledge extraction in databases methodology KDD was used, on which a database of the student's academic performance was built in areas associated with the contents of the Saber Pro test, and neural networks were used as a technique for data mining. The neural networks allowed the prediction of the results of the Saber Pro test with high exactness in both qualitative and quantitative ranges. A correlation between academic performance and Saber Pro results was also found. The findings suggest that the methodology used is an excellent guide for the discovery of hidden patterns in the data, and allows to establish strategies to improve the results of the Saber Pro tests that involve the student's academic performance.