Aplicación de Técnicas de Minería de Datos para el Análisis de la Eficiencia Académica
DOI:
https://doi.org/10.69890/hallazgos21.v3i0.222Palabras clave:
minería de datos; técnicas de minería de datos; eficiencia académica; clustering; árboles de decisión.Resumen
Las Instituciones de Educación Superior están inmersas en procesos periódicos de evaluación y acreditación, que exigen el cumplimiento de estándares mínimos, siendo uno de ellos la Eficiencia Académica, compuesta por el indicador Retención Estudiantil, que se determina por la cantidad de estudiantes matriculados por primera vez al primer año manteniéndose en sus estudios dos años después. El presente estudio se desarrolla en la Universidad Agraria del Ecuador y tiene como objetivo determinar los factores de mayor incidencia en la deserción estudiantil, y se utilizó la Minería de Datos, con las técnicas de árboles de decisión y clustering para obtener los patrones de comportamiento que conllevan a la deserción, generando un modelo que permita predecir las deserciones. Se trabajó con los estudiantes de primer año de las diferentes carreras de las sedes de Guayaquil y Milagro, de los períodos lectivos 2014, 2015 y 2016, aplicando la metodología para descubrimiento de conocimiento (KKD,Knowledge Discovery in Database) donde se integran los datos iniciales, se seleccionan y se transforman los datos para la aplicación de la técnica escogida y posteriormente se evalúan y se difunden para permitir a las autoridades correspondientes la toma de decisiones, que conlleven a generar planes de acción que incrementen la tasa de retención de los estudiantes en la institución. Con la aplicación de las técnicas citadas se obtuvo que el factor más relevante que afecta a la tasa de retención en la institución, son los bajos promedios obtenidos durante los primeros semestres, así como la cantidad de asignaturas aprobadas, que conllevan a la pérdida de año de los niveles objeto de estudio.
Citas
Assun, M. D. (2014). Big Data Computing and Clouds : Trends and Future Directions, 1–44.
Berkhin, P. (n.d.). Survey of Clustering Data Mining Techniques, 1–56.
Chu, X. (n.d.). Holistic Data Cleaning : Putting Violations Into Context, (L).
Cui, X., Zhu, P., Yang, X., Li, K., & Ji, C. (2014). Optimized big data K-means clustering using MapReduce, 1249–1259. https://doi.org/10.1007/s11227-014-1225-7
Dai, W., & Ji, W. (2014). A MapReduce Implementation of C4 . 5 Decision Tree Algorithm, 7(1), 49–60.
Delegation, A. C., Formia, S., & Lanzarini, L. (2013). Characterization of University Drop-Out at UNRN Using Data Mining . A Study Case, 681–690.
Dubey, A. K., Dubey, A. K., Agarwal, V., & Khandagre, Y. (2012). Knowledge discovery with a subset-superset approach for Mining Heterogeneous Data with dynamic support. 2012 CSI 6th International Conference on Software Engineering, CONSEG 2012. https://doi.org/10.1109/CONSEG.2012.6349495
Heredia, D., Amaya, Y., & Barrientos, E. (2015). Student Dropout Predictive Model Using Data Mining Techniques. IEEE Latin America Transactions, 13(9), 3127–3134. https://doi.org/10.1109/TLA.2015.7350068
Hossain, M. S., Ramakrishnan, N., Davidson, I., & Watson, L. T. (2013). How to ``alternatize’’ a clustering algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 27(2), 193–224. https://doi.org/10.1007/s10618-012-0288-4
Jankowski, D., & Jackowski, K. (2014). Evolutionary Algorithm for Decision Tree Induction. In K. Saeed & V. Snášel (Eds.), Computer Information Systems and Industrial Management: 13th IFIP TC8 International Conference, CISIM 2014, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 5-7, 2014. Proceedings (pp. 23–32). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-45237-0_4
Kamiran, F., & Calders, T. (2012). Data preprocessing techniques for classification without discrimination.
Knowledge and Information Systems, 33(1), 1–33. https://doi.org/10.1007/s10115-011-0463-8
Karami, A. (2013). Data Clustering for Anomaly Detection in Content-Centric Networks, 81(7), 1–8.
Lausch, A., Schmidt, A., Tischendorf, L., Lausch, A., Schmidt, A., & Tischendorf, L. (2015). Data mining and linked open data – New perspectives for data analysis in environmental in environmental research. Ecological
Modelling, 295(October), 5–17. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2014.09.018
Mihanović, A., Gabelica, H., & Krstić, Ž. (n.d.). Big Data and Sentiment Analysis using KNIME : Online Reviews vs . Social Media.
Octubre, A. E., Basilio, L., Concepción, N., & Basilio, L. (2016). Causes of the student desertion in the University of San Carlos of Guatemala in New Concepcion, Escuintla, 24–51.
Pal, A. K. (2017). Analysis and Mining of Educational Data for Predicting the Performance of Students Analysis and Mining of Educational Data for Predicting the Performance of Students, (May).
Patiño Garzón, L., & Cardona Pérez, A. M. (2012). REVIEW OF SOME STUDIES ON UNIVERSITY STUDENT DESERTION IN COLOMBIA AND LATIN AMERICA. Theoría, 21(1), 9–20. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=112611591&lang=es&site=ehost-live
Rodríguez, K., Gutiérrez, A., Wong, T., & López, D. (2015). Eficiencia académica: un indicador del que se requiere conocer más. Edumecentro, 7(3), 14.
Rubiano, S. M., & García, J. D. (2016). Analysis of Data Mining Techniques for Constructing a Predictive Model for Academic Performance Methodological Development, 39–48.
Sidhu, N. K., & Kaur, R. (2013). Clustering In Data Mining, 4(April), 710–714.
Timar, R., & Jim, J. (2013). Determinning school dropout profiles using data analysis, 373–383.
Vergaray, D. (2016). A model based on decision trees to predict student dropout in Private Higher Education, 59–73.
Waller, M. A., & Fawcett, S. E. (2013). Data Science , Predictive Analytics , and Big Data : A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management, 34(2), 77–84.
Yadav, S. K. (2012). Mining Education Data to Predict Student ’ s Retention : A comparative Study, 10(2), 113–117.
Yang, Q., Plant, C., Shao, J., He, X., & Bo, C. (2013). Synchronization-Inspired Partitioning and Hierarchical Clustering, 25(4), 893–905.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Los artículos enviados a la Revista Científica Hallazgos21 deberán ser totalmente originales e inéditos.
Los autores son los responsables de los textos y las imágenes incluidas en los artículos y no necesariamente reflejan el pensamiento de la editorial o de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, Sede Esmeraldas (PUCESE).
Los autores disponen cederle a la Revista Científica Hallazgos21 todos los derechos inherentes para la edición, publicación y distribución o divulgación del mismo.
Se autoriza a las revistas firmantes de los acuerdos de Encuentros de Revistas Latinoamericanas para reproducir en parte o totalmente los artículos con la sola mención de la fuente claramente señalada.
