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Título : Análisis de aprovechamiento académico en la unidad educativa 24 de mayo aplicando reglas de asociación
Autor : Puris Cáceres, Amilkar Yudier
Coello Chabla, Geisson David
Palabras clave : minería de datos
reglas de asociación
aprovechamiento académico
Fecha de publicación : 2016
Editorial : Quevedo: UTEQ
Citación : Coello C., Geisson David. (2016). Análisis de aprovechamiento académico en la unidad educativa 24 de mayo aplicando reglas de asociación
Citación : Tesis de Pregrado;T-UTEQ-0020
Resumen : El presente proyecto exhibe una nueva alternativa en la búsqueda de información para caracterizar el aprovechamiento académico de los estudiantes de la Unidad Educativa 24 de Mayo de la ciudad de Quevedo, tanto como lo es la promoción del año lectivo, es decir su aprobación o reprobación del mismo así como el rendimiento que hayan tenido a lo largo de sus estudios secundarios. Este proyecto emplea la minería de datos mediante reglas de asociación para la extracción del conocimiento en cuanto a la asociación de variables que caractericen el aprovechamiento académico. Para obtener las variables de clase se adicionan dos atributos al conjunto de datos de los estudiantes, estas definen el aprovechamiento académico de los estudiantes, se recurre a formar dos bases de datos con las mismas variables, con la diferencia de que cada una de las variables de clase estarán en diferentes bases de datos. Se realiza un análisis descriptivo para corroborar que exista un patrón y coherencia en los datos a través de los períodos lectivos desde el 2008 al 2014. Por medio de este análisis también se demuestra gráficamente que existen valores fuera de rango, por ende se emplean técnicas de pre-procesamiento para obtener bases de datos más concisas. Se utiliza la técnica de selección de atributos, la misma permite identificar que variables son más significativas en dependencia de la variable clase. Posterior a esta etapa se procede a realizar el balanceo de las muestras para que no exista un favoritismo en los atributos dentro de las variables que más registros contengan. Finalmente se extraen las reglas de asociación mediante la ejecución de algoritmos, en cuanto a las reglas se establecen las mejores basadas en los paramentos de soporte y confianza para su posterior interpretación con la ayuda de dos expertos en educación que evaluaran las mismas.
Descripción : This project shows a new alternative in the search of information to characterize the academic achievement of students of the Unidad Educativa 24 de Mayo of the Quevedo, such as, the promotion of the academic year, it means it´s approbation or reprobation in the same way the performance they have had throughout their scholar year. This project uses Data Mining association rules for the extraction of knowledge regarding the association of variables that characterize academic achievement. For obtaining class variables two attributes to the set of student data are added, these define the academic achievement of students, it is used to form two database with the same variables, with the difference that each one of the variables class will be on different databases. A descriptive analysis was performed to confirm that there is a pattern and data consistency across the school periods from 2008 to 2014. Through this analysis graphically also it shows that there are values out of range, therefore techniques are used pre-processing for more concise databases. The Feature Selection technique is used, it identifies which variables are most important in dependence of the variable class. After this stage proceeds to balancing the samples in order to there is no favoritism in attributes within the variables that contain records. Finally the association rules by running algorithms are extracted, as to the rules-based best facings support and confidence for later interpretation with the help of two education experts to evaluate them.
URI : http://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/1877
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado - Ingeniería en Sistemas

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