Modelo predictivo de deserción estudiantil utilizando técnicas de minería de datos aplicado al sistema de información académico de la Universidad Simón Bolívar
| datacite.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_16ec | spa |
| dc.contributor.advisor | Judith Vizcaino, Diana | |
| dc.contributor.author | Amaya Torrado, Yegny Karina | |
| dc.contributor.author | Barrientos Avendaño, Edwin | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-06T18:52:42Z | |
| dc.date.available | 2021-09-06T18:52:42Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstract | Las instituciones educativas de educación superior cuentan con un sistema de información académico en el cual registran los datos personales, socioeconómicos y los derivados de su desempeno académico antes y durante su permanencia en la institución. Este sistema brinda una serie de reportes o informes para sus usuarios, pero son académicos y con información general. El objetivo de este trabajo es aplicar diferentes técnicas de Data Mining sobre estos datos, con el fin de obtener un modelo predictivo que permita conocer de antemano la probabilidad de qué estudiantes están en riesgo de abandonar sus estudios, dado que el alto nivel de deserción es uno de los problemas principales que enfrentan las instituciones de educación superior. Según estadísticas del Ministerio de Educación Nacional (MEN, 2009) de cada cien estudiantes que ingresan a una institución de educación superior cerca de la mitad no logra culminar su ciclo académico y obtener la graduación. Además de la relación de la institución de educación superior con los estudiantes, la deserción es un problema que afecta otras relaciones como las del Estado con las instituciones de educación superior públicas, en el sentido del incumplimiento de las políticas y las metas sociales establecidas, generando al igual que en el caso anterior, pérdidas financieras. Otra relación que se ve afectada es la que se establece entre la familia y la institución de educación superior, en la que los costos sociales de la deserción pueden asociarse a la pérdida de productividad laboral derivada de la menor acumulación individual de capital humano. Esta pérdida se evidencia en la comparación del nivel de ingreso alcanzado por aquéllos estudiantes que terminan su proceso de formación profesional y aquellos que no lo hacen (MEN, 2009). Con la creación del modelo predictivo de deserción estudiantil se busca determinar la probabilidad de que un estudiante abandone la universidad, teniendo en cuenta las reglas de conducta y el entorno que rodea al estudiante, las cuales pueden afectar las variables primarias que inciden directamente en la deserción. | spa |
| dc.format.mimetype | spa | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12442/8280 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Ediciones Universidad Simón Bolívar | spa |
| dc.publisher | Facultad de Ingenierías | spa |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | eng |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Deserción universitaria | spa |
| dc.subject | Minería de datos | spa |
| dc.subject | Bases de Datos Multidimensionales | spa |
| dc.subject | Técnicas de Predicción | spa |
| dc.title | Modelo predictivo de deserción estudiantil utilizando técnicas de minería de datos aplicado al sistema de información académico de la Universidad Simón Bolívar | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
| dc.type.spa | Trabajo de grado máster | spa |
| oaire.version | info:eu-repo/semantics/submittedVersion | spa |
| sb.programa | Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación | spa |
| sb.sede | Sede Barranquilla | spa |
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