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Academic Performance Profiles: A Model Based on Data Mining

dc.contributor.authorRed Martínez, David Luis la
dc.contributor.authorKaranik, Marcelo
dc.contributor.authorGiovannini, Mirtha
dc.contributor.authorPinto, Noelia
dc.date.accessioned2020-02-05T12:26:49Z
dc.date.available2020-02-05T12:26:49Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10272/17355
dc.description.abstractEl rendimiento académico es un factor crítico teniendo en cuenta que, frecuentemente, el bajo rendimiento académico está asociado a una alta tasa de deserción. Esto se ha observado en asignaturas del primer nivel de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información (ISI) de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe), situada en la ciudad de Resistencia, provincia del Chaco, Argentina, entre ellas Algoritmos y Estructura de Datos, donde el bajo rendimiento académico se observa en proporciones muy altas (entre el 60% y el 80% aproximadamente en los últimos años). En este trabajo se propone la utilización de técnicas de minería de datos sobre información del desempeño de los alumnos de la asignatura mencionada con el propósito de caracterizar los perfiles de alumnos exitosos (buen rendimiento académico) y de aquellos que no lo son (bajo rendimiento académico). La determinación de estos perfiles permitiría a futuro definir acciones específicas tendientes a revertir el bajo rendimiento académico, una vez detectadas las variables asociadas al mismo. En este artículo se describen los modelos de datos y de minería de datos utilizados y se comentan los principales resultados obtenidoses_ES
dc.description.abstractAcademic performance is a critical factor considering that poor academic performance is often associated with an attrition rate. This has been observed in subjects of the first level of Information Systems Engineering (ISI) of the National Technological University, Resistencia Regional Faculty (UTN-FRRe), situated in Resistencia city, province of Chaco, Argentine. Among them are Algorithms and Data Structures, where the poor academic performance is observed at very high rates (between 60% and about 80% in recent years). In this paper, we propose the use of data mining techniques on performance information for students of the subject mentioned in order to characterize the profiles of successful students (good academic performance) and those that are not (poor performance). In the future, the determination of these profiles would allow us to define specific actions to reverse poor academic performance, once detected the variables associated with it. This article describes the data models and data mining used and the main results are also commentedes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherRed universitaria de Campus Virtuales (RUCV)es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherPatrones de comportamientoes_ES
dc.subject.otherAlgoritmos y estructuras de datoses_ES
dc.subject.otherDescubrimiento de conocimiento en bases de datoses_ES
dc.subject.otherMinería de datoses_ES
dc.subject.otherAlmacenes de datoses_ES
dc.subject.otherPerfiles de rendimiento académicoes_ES
dc.subject.otherBehavior patternses_ES
dc.subject.otherAlgorithms and data structureses_ES
dc.subject.otherKnowledge discovery in databaseses_ES
dc.subject.otherData mininges_ES
dc.subject.otherData warehouseses_ES
dc.subject.otherAcademic performance profileses_ES
dc.titlePerfiles de Rendimiento Académico: Un Modelo Basado en Minería de Datoses_ES
dc.titleAcademic Performance Profiles: A Model Based on Data Miningeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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