Selección de atributos representativos del avance académico de los alumnos universitarios usando técnicas de visualización : Un caso de estudio

La Minería de Datos Educativa reúne a los distintos métodos que permiten extraer información novedosa y útil a partir de grandes volúmenes de datos provenientes de contextos educativos. El presente trabajo describe el proceso de identificación, a través de técnicas de visualización, de las caracterí...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Lanzarini, Laura Cristina, Charnelli, María Emilia, Baldino, Guillermo, Díaz, Francisco Javier
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2015
País:Argentina
Institución:Universidad Nacional de La Plata
Repositorio:SEDICI (UNLP)
Idioma:español
OAI Identifier:oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/46959
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/46959
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Ciencias Informáticas
Educación
Minería de Datos
visualización
rendimiento académico
Descripción
Sumario:La Minería de Datos Educativa reúne a los distintos métodos que permiten extraer información novedosa y útil a partir de grandes volúmenes de datos provenientes de contextos educativos. El presente trabajo describe el proceso de identificación, a través de técnicas de visualización, de las características más relevantes en lo que se refiere al rendimiento académico de los alumnos de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata. Este es un paso inicial que ejerce una gran influencia en la eficiencia y eficacia de los métodos que permiten modelar la información ya que los resultados a obtener mejoran al reducir la dimensión del problema. Esto último redunda en una representación más clara y simple de la información disponible. Para lograrlo, en este artículo se propone analizar y aplicar, luego del preprocesamiento de los datos, diferentes visualizaciones de los atributos sobre las clases o respuestas esperadas. Con este enfoque se espera generar una metodología de trabajo que ofrezca resultados fáciles de usar e interpretar. Su aplicación a la información correspondiente a alumnos regulares y no regulares de la UNLP permitió establecer relaciones interesantes acerca del desempeño académico de los alumnos. Esto último impacta directamente en las condiciones por las cuales abandonan sus estudios universitarios.