Descubrimiento de conocimientos en la base de datos académica de la Universidad Autónoma de Manizales aplicando redes neuronales

Abstract

Contexto: La educación superior en Colombia es un derecho de todos y es responsabilidad del Ministerio de Educación Nacional garantizarlo. Sin embargo, existen múltiples problemas que representan un reto a la hora de hacer efectivo este derecho. A los problemas propios del sistema educativo como son la baja calidad, la pertinencia y los bajos índices de cobertura, se suman otros problemas tales como la deserción y la poca vocación generados por factores propios del sistema de educación superior y factores externos relacionados con los estudiantes y su entorno social. Objetivo: Este proyecto se propone generar conocimiento útil para encontrar posibles causas del problema de la deserción estudiantil de la Universidad Autónoma de Manizales a partir de las grandes cantidades de información académica generada por los sistemas transaccionales de la universidad. Metodología: La primera fase de este proyecto propone verificar investigaciones previas acerca del problema de la deserción académica y otros problemas asociados a la educación superior a nivel nacional e internacional. Durante la segunda etapa se lleva a cabo el proceso de extracción de la información académica de los sistemas transaccionales de la Universidad Autónoma de Manizales; Y en la fase final se ejecuta el análisis de la información mediante técnicas de minería de datos las cuales son aplicadas de acuerdo al análisis realizado y las técnicas definidas después del proceso de extracción. Resultados: Este proyecto pretende generar como resultados una fuente de datos consolidada y normalizada de información académica de la Universidad Autónoma de Manizales que sea utilizable durante la ejecución de este proyecto y en proyectos futuros de minería de datos e inteligencia de negocios, un framework de minería de datos con una implementación básica para este proyecto, pero extensible a gran variedad de nuevos problemas y técnicas, y por último un conjunto de conclusiones acerca del problema de la deserción a partir de la información académica y las técnicas de minería de datos aplicadas.