Sistema de apoyo para la acreditación de la calidad de programas académicos de la Universidad de Caldas, aplicando técnicas en minería de datos
dc.contributor.advisor | Hernández Cáceres, Javier | spa |
dc.contributor.author | González Cardona, Juan Carlos | spa |
dc.date.accessioned | 2020-04-01T20:34:54Z | spa |
dc.date.available | 2020-04-01T20:34:54Z | spa |
dc.date.issued | 2011 | spa |
dc.description.abstract | Una de las principales dificultades que enfrenta el sistema educativo actual es la deserción, su valor acumulado llega a niveles del 45% a nivel nacional y del 33% en la Universidad de Caldas; una de sus principales causas es la deserción de tipo académico, por lo que se hace primordial la definición de un indicador que logre medir el rendimiento académico en sus diferentes dimensiones (la excelencia, la eficiencia y la eficacia). Una vez definido el indicador, es fundamental determinar los factores que inciden en este con el objeto de tomar acciones que tengan el mayor impacto posible; estos factores incluyen elementos de identidad, socioeconómicos, vocacionales, de estudios previos, del entorno familiar entre otros y sus relaciones, por lo que un análisis multivariado debe ser el tipo de modelo que los caracterice, la regresión logística y su amplio uso en la determinación de factores de riesgo o de protección fue el análisis seleccionado, tanto por esta característica como por su manejo de variables de tipo numérico como categóricas. Este proceso de extracción de conocimiento a partir de los datos KDD, que ha estado en auge en los últimos años en los ambientes educativos, se desarrolló utilizando la metodología CRISP-DM y fue implementado sobre la aplicación de uso libre RapidMiner y comprende desde la extracción de información de la base de datos del Sistema de Información Académica SIA, su transformación, validación, el cálculo de los índices y el indicador de rendimiento académico IAR, el análisis de Regresión Logística por programa y nivel de avance en créditos del programa, hasta la generación de informes de tipo descriptivo como del modelo. Los resultados finales muestran los factores de riesgo y de protección en el rendimiento académico para los estudiantes de cada programa presencial en diferentes momentos de su paso por la universidad. | spa |
dc.description.abstracteng | One of the main difficulties faced by the current educational system is desertion, its accumulated value reaches levels of 45% at the national level and 33% at the University of Caldas; one of its main causes is academic dropout, which is why the definition of an indicator that manages to measure academic performance in its different dimensions (excellence, efficiency and effectiveness) is essential. Once the indicator has been defined, it is essential to determine the factors that affect it in order to take actions that have the greatest possible impact; These factors include elements of identity, socioeconomic, vocational, previous studies, the family environment among others and their relationships, so a multivariate analysis should be the type of model that characterizes them, logistic regression and its wide use in determining of risk or protective factors was the selected analysis, both for this characteristic and for its handling of numerical and categorical variables. This process of knowledge extraction from KDD data, which has been on the rise in recent years in educational environments, was developed using the CRISP-DM methodology and was implemented on the free-use application RapidMiner and includes from the extraction of information from the SIA Academic Information System database, its transformation, validation, the calculation of the indices and the IAR academic performance indicator, the Logistic Regression analysis by program and level of progress in program credits, up to the generation of descriptive reports such as the model. The final results show the risk and protective factors in academic performance for students in each face-to-face program at different times during their time at university. | eng |
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dc.identifier.uri | https://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/555 | spa |
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dc.publisher | Universidad Autónoma de Manizales | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.place | Manizales | spa |
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dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | spa |
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dc.source | Universidad Autónoma de Manizales | spa |
dc.source | RepoUAM-UAM | spa |
dc.subject.keyword | College dropout | eng |
dc.subject.keyword | Data mining | eng |
dc.subject.keyword | Quality of education | eng |
dc.subject.keyword | University accreditation | eng |
dc.subject.keyword | SQL-Computer program language | eng |
dc.subject.proposal | Deserción universitaria | spa |
dc.subject.proposal | Minería de datos | spa |
dc.subject.proposal | Calidad de la educación | spa |
dc.subject.proposal | Acreditación universitaria | spa |
dc.subject.proposal | SQL-Lenguaje de programas de computador | spa |
dc.title | Sistema de apoyo para la acreditación de la calidad de programas académicos de la Universidad de Caldas, aplicando técnicas en minería de datos | spa |
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thesis.degree.level | Maestría | spa |
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