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Título :	Diseño de un modelo predictivo, mediante la técnica de minería de datos, para identificar el perfil de éxito del estudiante en la unidad de titulación en la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Facultad de Ingeniería de la UCSG.
Autor :	Cordovilla Cordovilla, Juan Argenis
metadata.dc.contributor.advisor:	Salazar Tovar, César Adriano
Palabras clave :	SISTEMAS DE INFORMACIÓN;SISTEMAS INFORMÁTICOS;MODELO PREDICTIVO;MINERÍA DE DATOS;CLUSTERING;ÁRBOL DE DECISIÓN;PATRONES;PERFIL ESTUDIANTIL;IDENTIFICACIÓN
Fecha de publicación :	7-mar-2019
Editorial :	Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Descripción :	La asignación de temas para Trabajo de Titulación a los estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Facultad de Ingeniería de la UCSG es un inconveniente que se presenta en la Unidad de Titulación ya que no se dispone del perfil del estudiante que ha terminado su malla curricular para la elaboración de su trabajo final y esto conlleva a que los temas sugeridos y analizados por la Comisión Académica de la Carrera no se ajusten al conocimiento de las aptitudes del mismo sobre el tema propuesto. Para tal efecto, se propuso el diseño de un modelo predictivo, mediante Minería de Datos, para identificar el perfil del estudiante, de manera que los temas de Trabajo de Titulación estén acordes a sus habilidades. Para realizar la investigación se utilizó el enfoque de investigación cuantitativo, de tipo analítico, descriptivo y exploratorio para estudiar el contexto en donde existe el problema de la identificación del perfil; como técnica de recolección de datos se usó la encuesta, que se realizó a los estudiantes de cohortes A y B 2017 y A 2018, técnicas de Minería de Datos no supervisadas como clustering y árboles de decisión, y la herramienta de Minería de Datos KNIME. Se diseñó la vista minable con las áreas de estudio de la carrera y se generó el modelo predictivo de evaluación para establecer el perfil de acuerdo a las áreas, prácticas y trabajo actual. Al final se plantearon recomendaciones a considerarse como mejoras del modelo predictivo.
URI :	http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/13006
Aparece en las colecciones:	Trabajos de Titulación - Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales

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