Una lectura sobre deserción universitaria en estudiantes de pregrado desde la perspectiva de la minería de datos

Th is article describes the process that was developed at Universidad de Nariño in order to identify low academic performance and dropout rates in the university, for which the historical database of its undergraduate students was used. Th is process was supported on TariyKDD, a free distribution da...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Timarán Pereira, Ricardo
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2010
País:Colombia
Institución:Universidad de San Buenaventura
Repositorio:Repositorio USB
Idioma:español
OAI Identifier:oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/5094
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10819/5094
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Palabra clave:Deserción estudiantil
Descubrimiento de patrones
Minería de datos
Student dropout
Pattern discovery
Data mining
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description Th is article describes the process that was developed at Universidad de Nariño in order to identify low academic performance and dropout rates in the university, for which the historical database of its undergraduate students was used. Th is process was supported on TariyKDD, a free distribution data mining tool developed in the KDD laboratories of the research group Grias from the Department of Systems Engineering of the Faculty of Universidad de Nariño.
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– AGRAWAL, R.; SRIKANT, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. In: Proceedings of VLDB conference. Santiago, Chile. – CHEN, M.; HAN, J.; YU, P. (1996). Data mining: An overview from database perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. (1996). The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, Vol. 39, (No 11). – HAN, J.; KAMBER, M. (2001). Data mining concepts and techniques. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann Publishers. – HAN, J.; PEI, J.; YIN, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. In: Proceedings of. ACM SIGMOD. Dallas (TX). – HERNÁNDEZ, O.J.; RAMÍREZ, Q. M; FERRI, R.C. (2004). Introducción a la minería de datos. Madrid (España): Editorial Pearson Prentice Hall. – IMIELINSKI, T.; MANNILA, H. (1996). A database perspective on knowledge discovery. Communications of the ACM, Vol. 39, (No.11). – QUINLAN, J.R. (1993). C4.5: Programs for machine learning. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann Publishers. – ROJAS, B.M.; GONZÁLEZ, D.C. (2008). Deserción estudiantil en la Universidad de Ibagué. Revista Zona Próxima (No 9), pp. 70-83, ISSN 1657-24, Universidad del Norte, Colombia. – TIMARÁN, R.; CALDERÓN, A.; RAMÍREZ, F.; GUEVARA, F.; ALVARADO, J. (2007). TariyKDD una herramienta de minería de datos débilmente acoplada con un SGBD. En: Memorias de VII Jornadas Iberoamericanas de Ingeniería de Software e Ingeniería del Conocimiento. Guayaquil, Ecuador: Escuela Superior del Litoral. Guayaquil, Ecuador pp. 3-11. – TIMARÁN, R.; MILLÁN, M. (2005a). EquipAsso: un algoritmo para el descubrimiento de reglas de asociación basado en operadores algebraicos. En: memorias de 4ª Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática CISCI 2005. Orlando (Florida), pp. 343-348. – TIMARÁN, R.; MILLÁN, M. (2005b). EquipAsso: an algorithm based on new relational algebraic operators for association rules discovery. In: Proceedings of the Fourth IASTED International Conference on Computational Intelligence. ACTA Press, Calgary (Canada). – TIMARÁN, R. (2007). Mate-tree: un algoritmo para el descubrimiento de reglas de clasifi cación basado en operadores algebraicos relacionales. En: Memorias de 6ª Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática CISCI 2007. Orlando (Florida), pp 196-201. – UPN (2009). La deserción estudiantil: reto investigativo y estratégico asumido de forma integral por la UPN. [Consulta: marzo 16 de 2009]. Disponible en: URL:http//www.mineducacion.gov.co/1621/articles-85600_Archivo_pdf3.pdf. – WITTEN, I.H, FRANK, E. (2000). Data mining practical machine learning tools and techniques with Java Implementations. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann Publishers.
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Th is process was supported on TariyKDD, a free distribution data mining tool developed in the KDD laboratories of the research group Grias from the Department of Systems Engineering of the Faculty of Universidad de Nariño.En este artículo se describe el proceso de descubrimiento de conocimiento que se llevó a cabo en la Universidad de Nariño para determinar en la comunidad universitaria perfi les de bajo rendimiento académico y deserción estudiantil, para lo cual se utilizó la base de datos histórica de los estudiantes de pregrado. Este proceso se apoyó con TariyKDD, una herramienta de minería de datos de distribución libre, desarrollada en los laboratorios KDD del grupo de investigación Grias, del Departamento de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Nariño.Universidad de San Buenaventura - CaliUniversidad de San Buenaventura - CaliDocumento USBDocumentos USBCali2017-11-21T01:43:59Z2017-11-21T01:43:59Z2010-012017-11-15Artículo de revistaArtículoinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedpdf121 - 130 páginasRecurso en lineaapplication/pdfapplication/pdf1794-192X2256-3202 (en línea)http://hdl.handle.net/10819/5094Revista Científica Guillermo de Ockham– AGRAWAL, R.; SRIKANT, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. In: Proceedings of VLDB conference. Santiago, Chile. – CHEN, M.; HAN, J.; YU, P. (1996). Data mining: An overview from database perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. (1996). The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM, Vol. 39, (No 11). – HAN, J.; KAMBER, M. (2001). Data mining concepts and techniques. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann Publishers. – HAN, J.; PEI, J.; YIN, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. In: Proceedings of. ACM SIGMOD. Dallas (TX). – HERNÁNDEZ, O.J.; RAMÍREZ, Q. M; FERRI, R.C. (2004). Introducción a la minería de datos. Madrid (España): Editorial Pearson Prentice Hall. – IMIELINSKI, T.; MANNILA, H. (1996). A database perspective on knowledge discovery. Communications of the ACM, Vol. 39, (No.11). – QUINLAN, J.R. (1993). C4.5: Programs for machine learning. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann Publishers. – ROJAS, B.M.; GONZÁLEZ, D.C. (2008). Deserción estudiantil en la Universidad de Ibagué. Revista Zona Próxima (No 9), pp. 70-83, ISSN 1657-24, Universidad del Norte, Colombia. – TIMARÁN, R.; CALDERÓN, A.; RAMÍREZ, F.; GUEVARA, F.; ALVARADO, J. (2007). TariyKDD una herramienta de minería de datos débilmente acoplada con un SGBD. En: Memorias de VII Jornadas Iberoamericanas de Ingeniería de Software e Ingeniería del Conocimiento. Guayaquil, Ecuador: Escuela Superior del Litoral. Guayaquil, Ecuador pp. 3-11. – TIMARÁN, R.; MILLÁN, M. (2005a). EquipAsso: un algoritmo para el descubrimiento de reglas de asociación basado en operadores algebraicos. En: memorias de 4ª Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática CISCI 2005. Orlando (Florida), pp. 343-348. – TIMARÁN, R.; MILLÁN, M. (2005b). EquipAsso: an algorithm based on new relational algebraic operators for association rules discovery. In: Proceedings of the Fourth IASTED International Conference on Computational Intelligence. ACTA Press, Calgary (Canada). – TIMARÁN, R. (2007). Mate-tree: un algoritmo para el descubrimiento de reglas de clasifi cación basado en operadores algebraicos relacionales. En: Memorias de 6ª Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática CISCI 2007. Orlando (Florida), pp 196-201. – UPN (2009). La deserción estudiantil: reto investigativo y estratégico asumido de forma integral por la UPN. [Consulta: marzo 16 de 2009]. Disponible en: URL:http//www.mineducacion.gov.co/1621/articles-85600_Archivo_pdf3.pdf. – WITTEN, I.H, FRANK, E. (2000). Data mining practical machine learning tools and techniques with Java Implementations. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann Publishers.Universidad de San Buenaventura - CaliCali, Hemeroteca 3er. pisoBiblioteca Digital Universidad de San Buenaventurareponame:Repositorio USBinstname:Universidad de San Buenaventurainstacron:Universidad de San BuenaventuraspaRevista Científica Guillermo de Ockham;Vol. 8, No. 1 Enero-Junio de 2010info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. 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