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Título : Análisis inteligente de datos para identificar los factores que influyen en la deserción de los estudiantes de la unidad de admisión y nivelación de la Universidad Técnica Estatal De Quevedo
Autor : Puris Cáceres, Amilkar Yudier
Burbano Ferrin, William Daniel
Palabras clave : Análisis inteligente
KDD
árboles de deserción
deserción estudiantil
Fecha de publicación : 2016
Editorial : Quevedo: UTEQ
Citación : Burbano F., William Daniel. (2016). Análisis inteligente de datos para identificar los factores que influyen en la deserción de los estudiantes de la unidad de admisión y nivelación de la Universidad Técnica Estatal De Quevedo
Citación : Tesis de Pregrado;T-UTEQ-0022
Resumen : La presente investigación se centra en la búsqueda de conocimiento de los repositorios de información de los estudiantes del curso de nivelación de la Unidad de Admisión y Registro de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Dicha información se caracterizaba por ser variada y almacenaba algunos planos de la realidad de los estudiantes. En el presente proyecto se muestra la metodología para obtener los factores que influyen en la deserción estudiantil. Esta información que será tomada a partir de un conjunto de datos presente en la Unidad de Admisión y Registro de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Para lograr obtener los factores de deserción fue necesario la aplicación de la minería de datos y un proceso de análisis inteligente. La presente investigación aplica los procesos de extracción de conocimientos mediante el uso de los árboles de decisión, los cuales brindaron una serie de modelos que pudieron ser comparados para determinar el más óptimo y los resultados a utilizar, permitiendo detectar las variables o factores más influyentes en la deserción estudiantil del curso de nivelación de la Unidad de Admisión y Registro de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Finalmente se establecen las conclusiones y las recomendaciones, que principalmente establecen la importancia de aplicar este tipo de investigaciones a nivel educativo y la posibilidad de expandir la presente investigación con el uso de otros algoritmos para modelado de datos.
Descripción : The present research focuses on the search of knowledge of the information repositories of the students of the leveling course of the Admission and Registration Unit of Quevedo State Technical University. This information was characterized by being varied and stored some maps of the reality of students. The present project shows the methodology to obtain the factors that influence student dropout. This information will be taken from a data set present in the Admission and Registration Unit of Quevedo State Technical University. In order to obtain the desertion factors it was necessary the application of data mining and an intelligent analysis process. The present research applies the processes of knowledge extraction through the use of decision trees, which provided a series of models that could be compared to determine the most optimal and the results to be used, allowing to detect the variables or factors most influential in The student desertion of the leveling course of the Admission and Registration Unit of Quevedo State Technical University. Finally, the conclusions and recommendations are established, which mainly establish the importance of applying this type of research at the educational level and the possibility of expanding the present research with the use of other algorithms for data modeling.
URI : http://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/1882
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado - Ingeniería en Sistemas

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