Beschreibung
Las universidades enfrentan problemas tales como la deserción y los bajos índices de eficiencia relacionados al rendimiento académico, lo que requieren de estrategias dinámicas para mejorar sus procesos. Es indispensable identificar oportunamente las causas que desencadenan las dificultades y para ello se requiere conocer en profundidad la información disponible; esto se torna posible mediante la aplicación del proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD). El estudio que se presenta en este trabajo utiliza información de los estudiantes previo al ingreso a la universidad y los que se generan durante sus estudios; a partir de los cuales se conforman los conjuntos de datos con las características definidas, sobre los cuales se aplican las técnicas para extraer conocimiento útil relacionado al rendimiento académico. Se describen y utilizan diferentes criterios de representación y aplicación de algoritmos correspondientes a las técnicas de asociación, agrupamiento, selección de atributos y clasificación, detectando tendencias y relaciones entre los datos, identificando particularidades y nuevas características a partir de los resultados evaluados.
Autorenporträt
Karina B. Eckert, Ing. en Informática (UGD), docente e investigadora en Minería de Datos, Inteligencia Artificial, Proyectos Informáticos, entre otros. Roberto Suénaga, Ing. en Sistemas (UTN), coordinador del Dpto. de Ingeniería, docente e investigador en Base de Datos y Minería de Datos. Actualmente ejercen en la UGD, Posadas Misiones Argentina.
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