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Título : Minería de datos aplicada a la detección de patrones para el análisis de rendimiento académico de los estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad Católica Santiago de Guayaquil.
Autor : Solines Bernardino, Juan Jose
metadata.dc.contributor.advisor: Freire Cobo, Lenin Eduardo
Palabras clave : MINERÍA DE DATOS;DETECCIÓN DE PATRONES;RENDIMIENTO ACADÉMICO;MODELO PREDICTIVO
Fecha de publicación : 24-sep-2018
Editorial : Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Resumen : With the use of the Data Mining tool, patterns of academic performance were analyzed in the students, subjects and professors that allowed to elaborate a predictive model in benefit for the students, at the moment that they register in the semester, to indicate what is their probability of success, alert or failure based on their performance and the subjects they will take. For this research we used the KDD methodology that is based on the extraction of knowledge on a small or large amount of data, the Excel data mining tool was used for collection, data processing, and the development of the simulator that the model applied of prediction. In conclusion, the objective of this model is to show him through a traffic light the probability of success to the student based on his performance and the subjects to choose. There were 59 tests of which showed 16 false positives (27.12%) and 6 false negatives (10.17%).
Descripción : Con el uso de la herramienta de Minería de Datos se analizaron patrones de rendimiento académico en los estudiantes, materias y profesores que permitieron elaborar un modelo predictivo en beneficio para los estudiantes, al momento que se inscriban en el semestre, para indicarle cuál es su probabilidad de éxito, alerta o fracaso basado en su rendimiento y en las materias que vaya a tomar. Para esta investigación se utilizó la metodología KDD que se basa en la extracción de conocimiento sobre una pequeña o gran cantidad de datos, se utilizó la herramienta de minería de datos Excel para recolección, procesamiento de datos, y la elaboración del simulador que aplico el modelo de predicción. En conclusión, el objetivo de este modelo lo que busca es mostrarle mediante un semáforo la probabilidad de éxito al estudiante basado en su rendimiento y las materias a escoger. Se realizaron 59 pruebas de los cuales mostro 16 falsos positivos (27,12%) y 6 falsos negativos (10,17%).
URI : http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/11380
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales

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