Modelo de detección de estudiantes excluidos en carreras de ingeniería utilizando minería de datos
Model for detecting excluded students in engineering careers using data mining
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Este artículo describe el proceso de descubrimiento de conocimiento de la Base de Datos del Sistema de Información Académico de la Universidad Francisco de Paula Santander de Ocaña, con la finalidad de detectar que estudiantes pueden ser excluidos de los programas de pregrado de la Facultad de Ingeniería por bajo rendimiento académico. Utilizando el aprendizaje supervisado se pudo determinar los factores que permiten predecir la deserción, como son: a) la edad, b) la fecha de ingreso y c) el semestre que cursa. Igualmente los resultados demuestran que los estudiantes con edades superiores a los 26 años, con permanencia de más de cinco años en la universidad y que además se encuentran cursando los primeros semestres son los más propensos a la exclusión.
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Acosta, M. d. (2009). Los procesos de aprendizaje y su incidencia en la deserción estudiantil en el programa de química farmacéutica de la universidad de cartagena. Psicología desde el Caribe(24), 33
Alcover, R., Benlloch, J., Blesa, P., Ferri, C., & Orallo, H. (s.f.). Análisis del rendimiento académico en los estudios de informática de la Universidad Politécnica de Valencia aplicando técnicas de minería de datos.
Andrés, J. G. (2009). Minería de Datos aplicada al análisis de la deserción en la Carrera de Analista en Sistemas de Computación. Universidad Nacional de Misiones.
Baker, R., & Yacef, K. (Octubre de 2009). The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. JEDM - Journal of Educational Data Mining, págs. 3-17.
Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K., & Vásquez, J. (enero - junio de 2004). Deserción estudiantil universitaria: una aplicación de modelos de duración. Lecturas de Economía(60), 39-65.
Castillo Santos, R. (2006). Estrategias y Procesos Relacionados con la Adquisición y Retención de Estudiantes en una Universidad Privada Utilizando Herramientas y Tecnologías de Inteligencia de Negocios. Clepsidra, 77-85
Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2005). Visión Colombia II Centenario: 2019, Propuesta para discusión (Tercera Edicion ed.). Bogota, Colombia: Editorial Planeta Colombiana S. A.
Guzmán Ruiz, C., Durán Muriel, D., Franco Gallego, J., Castaño Vélez, E., Gallón Gómez, S., Gómez Portilla, K., y otros. (2009). Deserción estudiantil en la educación superior colombiana (Primera edición ed.). (V. d. Superior, Ed.) Bogotá D.C, Colombia: ministerio de educación nacional Viceministerio de Educación Superior.
Hernandez Orallo, J., Ramirez Quintana, M. J., & Ramirez Ferri, C. (2004). Introduccion a la Mineria de Datos. Madrid: Pearson Educacion S.A.
Hsu, Y.-c. (2008). Nhu e Thesis. Recuperado el 20 de Agosto de 2011, de http://libserver2. nhu.edu.tw/ETD-db/ETD-search/view_etd?URN=etd-0701109-153053
International EDM Society. (s.f.). International Educational Data Mining Society. Recuperado el 19 de Agosto de 2011, de http://www.educationaldatamining.org/ index.html
Kotsiantis, S. (2009). Educational data mining: a case study for predicting dropoutprone students. International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms, págs. 101-111.
Lamos Díaz, H., & Giraldo Sagra, J. A. (2011). Un modelo conceptual para el análisis del desempeño académico de los estudiantes de cálculo i en la unab. Revista Educación en Ingeniería(12), 11.
Mateus Rodríguez, M. J., Herrera Hernández, C., Perilla Suárez, C., Parra Quecan, G., & Vera Maldonado, A. (2011). Factores presentes en la deserción universitaria en la facultad de psicología de la universidad de san buenaventura, sede bogotá en el periodo comprendido entre 1998-2009. Psychologia, 5(1), 13.
Ministerio de Educación Nacional. (Abril de 2008). Obtenido de SPADIES Sistema de Prevención y Análisis a la Deserción en las Instituciones de Educación Superior: http://www.mineducacion.gov.co/1621/article-156292.html
Ministerio de Educación Nacional. (2008). Deserción Estudiantil en la Educación Superior Colombiana, Elementos para su Diagnostico y Tratamiento. Obtenido de Ministerio de Educación Nacional.
Ministerio de Educación Nacional. (06 de 2012). Obtenido de Deserción estudiantil, Consulta Personalizada, SPADIES: http://spadies.mineducacion.gov.co/spadies/JSON.html
Rodríguez Núñez, L. H., & Londoño Londoño, F. J. (Mayo de 2011). Estudio sobre deserción estudiantil en los programas de Educación de la Católica del Norte Fundación Universitaria. Revista Virtual Universidad Católica del Norte,33, 28.
Rojas Betancur, M., & González, D. C. (2008). Deserción estudiantil en la Universidad de lbagué, Colombia: una lectura histórica en perspectiva cuantitativa. Zona Próxima(9),14.
Salcedo Escarria, A. (Marzo-Abril de 2010). Deserción universitaria en Colombia. Revista Académia y Virtualidad, 3(1), 11.
Timarán Pereira, R. (2009). Detección de Patrones de Bajo Rendimiento Académico y Deserción Estudiantil con Técnicas de Minería de Datos. Octava Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática: CISCI 2009, (págs. 1-5). Orlando
Timarán Pereira, R. (2010). Una Lectura sobre deserción universitaria en estudiantes de pregrado desde la perspectiva de la minería de datos. Revista Científica Guillermo de Ockham, 121-130.
Valero Orea, S., Salvador Vargas, A., & García Alonso, M. (2010). Minería de Datos: Predicción de la Deserción Escolar Mediante el Algoritmo de Arboles de Decisión y el Algoritmo de los k Vecinos más Cercanos. Recursos Digitales para la Educación y la Cultura, 33-39.
