Modelo de minería de datos para identificación de patrones que influyen en el aprovechamiento académico de la Carrera de Sistemas de Información de la Universidad de Guayaquil.

Fecha
2018-09-07
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Editor
Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Licenciatura en Sistemas de Información.
Resumen
El presente proyecto de ciencia de datos plantea el modelo de minería, para identificar patrones que influyen en el aprovechamiento académico en la carrera Sistemas de Información de la Universidad de Guayaquil, la constante preocupación de las autoridades ante la deserción de estudiantes es un tema de interés y es necesario poder determinar indicadores que actúan en el rendimiento estudiantil, basando el estudio del proyecto en el análisis de datos históricos académicos de la carrera, facilitados por el centro de cómputo del Alma Máter. La metodología manejada en la creación del proyecto radica en la posibilidad de utilizar la observación, ordenación y etapas que permitan efectuar la recopilación de datos que incluye registros requeridos y extraídos del repositorio virtual, los registros fueron conseguidos y ofrecidos en muestras de los periodos semestrales 2013 – 2014 CI a 2017 – 2018 CII esto a raíz de velar por la seguridad de la información, Estas muestras admiten efectuar la elección de los registros que serán obligatorios para la valoración de los datos, que son manejados para el entrenamiento en donde el software WEKA se ajustará al uso del proceso que se efectuará en el proyecto y el modelo que ayudará a seleccionar el algoritmo para la predicción de los datos, y al mismo tiempo verificar los resultados logrados. Es notable manejar la metodología adecuada para el desarrollo que se está efectuando con los pertinentes algoritmos para facilitar en la repartición, sistematización y gestación de los datos. Este proyecto de tesis aporta a mejorar el nivel académico de los alumnos, asimismo permite que los profesores contribuyan con actividades para que sus estudiantes puedan tener un mejor promedio en las diferentes materias del ciclo. Servirá también como pauta para próximos modelos de similar analogía, en el cual se ejecuten predicciones sobre la cantidad de asignaturas aprobadas y reprobadas de los estudiantes.
The present project of data science establishes the mining model, to identify patterns that influence the academic achievement in the Information Systems degree of the University of Guayaquil, the constant concern of the authorities because of the student desertion is a topic of interest and it is necessary to determine indicators that affect on student performance, basing the study of the project on the analysis of historical academic data degree, provided by the Alma Mater computer center. The methodology used in the creation of the project lies in the possibility of using observation, ordering and stages that allow the collection of data that includes required records and extracted from the virtual repository, these last ones were obtained and offered in samples of the semester periods 2013 - 2014 CI to 2017 - 2018 CII this as a result of ensuring the security of the information, These samples admit to make the choice of the records that will be mandatory for the valuation of the data, which are managed for the training where the WEKA software it will be adjusted to the use of the process that will be carried out in the project and the model that will help to select the algorithm for the prediction of the data, and at the same time verify the results achieved. It is remarkable to manage the appropriate methodology for the development that is being carried out with the relevant algorithms to facilitate the distribution, systematization and gestation of the data. This project contributes to improve the academic level of the students, also allows to the teachers to contribute with activities so that their students can have a better average in the different subjects of the cycle. It will also serve as a guide for future models of similar analogy, in which predictions are made about the number of approved and failed subjects of the students.
Descripción
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Palabras clave
CIENCIA DE DATOS, IDENTIFICACIÓN DE PATRONES, APROVECHAMIENTO ACADÉMICO, SISTEMAS DE INFORMACIÓN
Citación