Detección temprana de alumnos en riesgo académico mediante técnicas de clasificación de minería de datos, en estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Valparaíso

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2018-12

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Universidad de Valparaíso

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El avance de la tecnología ha permitido generar volúmenes de datos cada vez más grandes en el área de la educación, los cuales son difíciles de comprender y analizar sin la ayuda de software apropiados. Por lo anterior, recientemente ha surgido la necesidad de poder utilizar esta información para identificar aquellos estudiantes en situación de riesgo de abandono, la cual conlleva al descubrimiento de nuevos métodos para su detección temprana. El presente trabajo de titulación explora y analiza diversas técnicas de minería de datos las cuales puedan ser aplicadas en el entorno educacional. Con el objetivo de poder detectar estudiantes en riesgo académico de manera temprana, para así, intentar disminuir las tasas de abandono de la Universidad de Valparaíso. Los modelos de clasificación de minería de datos logran clasificar de manera eficiente a los alumnos que se encuentran en riesgo académico en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Valparaíso. Con esto se logra desarrollar intervenciones focalizadas en aquellos estudiantes que se encuentran en situación de riesgo.

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Auspiciador

Palabras clave

MINERIA DE DATOS, ALUMNOS PREGRADO, RENDIMIENTO EN LA EDUCACION, ANALISIS DE RIESGO

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