• Mi Re-Unir
    Búsqueda Avanzada
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
    Ver ítem 
    •   Inicio
    • TRABAJOS FIN DE MÁSTER
    • Área de Ingeniería y Tecnología
    • Ver ítem
    •   Inicio
    • TRABAJOS FIN DE MÁSTER
    • Área de Ingeniería y Tecnología
    • Ver ítem

    Detección de patrones académicos en asignaturas con altas tasas de suspensos

    Autor: 
    Landacay-Jaramillo, Katty Juliana
    Fecha: 
    10/2017
    Palabra clave: 
    minería de datos; comparación de algoritmos; reprobación académica; educación superior a distancia; Máster en Visual Analytics y Big Data
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/6470
    Open Access
    Resumen:
    El suspenso o la reprobación de asignaturas, una de las causas de la desmotivación estudiantil, es también una de las razones por la que los estudiantes abandonan o se cambian de carrera e incluso de institución educativa. El objetivo de este proyecto de investigación es detectar o encontrar patrones relacionados a la reprobación de las asignaturas con altas tasas de reprobación, denominadas materias filtradoras. Esto mediante la aplicación de minería de datos y utilizando una metodología relacionada a proyectos de este tipo, que facilite y guíe este proceso, en este caso se ha seleccionado CRISP-DM. Para este fin se han recopilado datos de variables académicas relacionadas al: docente que dicta la materia, al estudiante matriculado y a la materia ofertada. Se utilizan variables relacionadas al docente, debido a que este es considerado dentro del proceso de enseñanza como el facilitador o guía del aprendizaje. Los datos recolectados, están relacionados a factores académicos, no se han utilizado datos de factores socioeconómicos, ni familiares. Los datos provienen de la modalidad a distancia de una Institución de Educación Superior, de este conjunto de datos, se han seleccionado sólo las materias filtradoras, de tipo troncal o de carrera (materias relacionadas completamente a la especialización de la carrera) y que han tenido, en los últimos tres semestres o periodos académicos, altos niveles de reprobación. Se pretende aplicar varios tipos de algoritmos para la detección de patrones, así mismo se realizará una validación de los resultados que estos generen, con dos propósitos principales, el primero, seleccionar el o los algoritmos que se podrían utilizar en problemas similares de minería de datos educativos, y el segundo, para filtrar los mejores patrones que pueda ayudar en la toma de decisiones de la institución con respecto a la reprobación académica. La contribución que se desea brindar al desarrollar el presente trabajo, y que lo diferencia de otros proyectos investigativos, es el problema seleccionado, la reprobación académica como causa para la deserción académica, por lo cual se pretende a través de esta investigación, generar conocimiento, que pueda ser utilizado por la institución o instituciones académicas, que les permita detectar, de forma temprana, el riesgo de reprobación de un estudiante, con la finalidad de disminuir los altos índices de reprobación, y minimizar la existencia de materias filtradoras, aumentando así las tasas de continuidad académica.
    Descripción: 
    Suspicion or reprobation of subjects, one of the causes of student demotivation, is also one of the reasons why students abandon or change their careers and even of an educational institution. The objective of this research project is to detect or find patterns related to the reprobation of subjects with high failure rates, called filtering materials. This in the application of data mining and the use of a methodology related to projects of this type, which facilitate and guide this process, in this case CRISP-DM has been selected. To this end, data have been collected on academic variables related to: teacher who dictates the subject, the student enrolled and the subject offered. Variables related to the teacher are used, because it is considered within the teaching process as the facilitator or guide of learning. The data collected are related to academic factors, no socioeconomic and family factors data have been used. The data come from the distance modality of an Institution of Higher Education, from this data set, only the filtering materials, of type trunk or of race (subjects related completely to the specialization of the race) have been selected , in the last three semesters or academic periods, high levels of reprobation. It is intended to apply several types of algorithms for the detection of patterns, as well as a validation of the results that they generate, with two main purposes, the first, to select the algorithm that could be used in similar data mining problems Para to help students make institutional decisions about academic failure. The contribution that it is wanted to offer in developing the present work, and that differentiates it from other research projects, is the problem selected, academic failure as a cause for academic desertion, which is why through this research it is intended to generate knowledge, which can be used by the institution or academic institutions, which allows them to detect, at an early stage, the risk of student disapproval, in order to reduce the high rates of reprobation, and to minimize the existence of filtering materials, thus increasing the rates of academic continuity.
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros en el ítem
    icon
    Nombre: LANDACAY JARAMILLO, KATTY JULIANA.pdf
    Tamaño: 3.305Mb
    Formato: application/pdf
    Ver/Abrir
    Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(es)
    • Área de Ingeniería y Tecnología

    Estadísticas de uso

    Año
    2012
    2013
    2014
    2015
    2016
    2017
    2018
    2019
    2020
    2021
    2022
    2023
    2024
    2025
    Vistas
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    181
    362
    433
    328
    301
    147
    96
    127
    Descargas
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    136
    300
    242
    218
    234
    224
    148
    122

    Ítems relacionados

    Mostrando ítems relacionados por Título, autor o materia.

    • Creatividad, inteligencias múltiples y estrategias de aprendizaje en maestras y maestros en formación 

      Serna-Jaramillo, Adriana Juliet (07/2016)
      La creatividad y las inteligencias múltiples de Gardner han generado un gran interés debido a su aplicación en el campo educativo, especialmente en la educación superior. En el presente trabajo de investigación se pretendía ...
    • La enseñanza de las estructuras en el Grado de Arquitectura. Metodología e innovación docente a través de las TIC 

      Ruiz-Jaramillo, Jonathan; Vargas-Yáñez, Antonio (Revista Española de Pedagogía, 05/2018)
      La docencia de las estructuras en el Grado de Arquitectura se ha basado tradicionalmente en la lección magistral de contenido teórico junto a ejercicios resueltos en clase por el profesor. Esta docencia, muy estática y con ...
    • Diseño de marca Parques Nacionales del Ecuador, PARNACE 

      Jaramillo-Bustamante, Raul Armando (26/07/2018)
      Este estudio se ha realizado como una respuesta gráfica a una posibilidad de proyecto de promoción turística de los once parques naturales que tiene el Ecuador, aprovechando la coyuntura que se ha generado desde otros ...

    Mi cuenta

    AccederRegistrar

    ¿necesitas ayuda?

    Manual de UsuarioContacto: reunir@unir.net

    Listar

    todo Re-UnirComunidades y coleccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosPalabras claveTipo documentoTipo de accesoEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosPalabras claveTipo documentoTipo de acceso






    Aviso Legal Política de Privacidad Política de Cookies Cláusulas legales RGPD
    © UNIR - Universidad Internacional de La Rioja
     
    Aviso Legal Política de Privacidad Política de Cookies Cláusulas legales RGPD
    © UNIR - Universidad Internacional de La Rioja