ANÁLISIS DE LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL EN LA UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR, FACULTAD INGENIERÍA DE SISTEMAS, CON TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS
DOI:
https://doi.org/10.21803/pensam.v6i10.133Palabras clave:
Minería de datos, deserción estudiantil, Weka, ingeniería de sistemasResumen
El presente artículo muestra los resultados del análisis de la deserción estudiantil en la Universidad Simón Bolívar, facultad de Ingeniería de Sistemas, con técnicas de minería de Datos. Se utilizó la herramienta Weka agrupando las causas de la deserción en 5 variables que son: Pérdida de semestre, Dificultad financiera, Ingreso al mercado laboral. Otros intereses atraen al estudiante, Indeterminado. La muestra era de 707 sujetos entre los períodos 2007-2012. Se concluye que la causa mayor de la deserción es el factor indeterminado.
Abstract
This article shows the results of the student desertion analysis at the Simon Bolivar University, Faculty of Systems Engineering with data mining techniques. Grouping the causes of desertion in five variables: Loss of semester, Financial Difficulty, Access to the job market, Others interests, Undetermined. A Sample of 707student was chosen from 2007-2012. Using Weka to process these data, the conclusion is that the major cause of student desertion is the factor undetermined
Descargas
Referencias
Amat Bedmar, A. (2005). Ingeniería De Conocimiento Minería De Datos Empresariales. M.S. / E.T.S. Ingeniería Informática de la Universidad de Granada España.
Bean, J. (1985). Interaction effect based on class level in an exploratory model of college student dropout syndrome. American EducationalResearchJournal, 35-64.
Christian Borgelt, C.Department of Knowtedge Processing and Language Engineering -School of Computer Science, Ottovon- Guerlcke - University of Magdeburg 2005. McGraw Hill. - 2000.
Britos, P. (2005). Minería de Datos. Buenos Aires: Nueva Librería.
Cabena, H., y Stadler, V. Z. (1998). Discovering Data mining From Concept To Implementation. Irlanda.
Castañeda, J. A.. y Rodríguez, M. A. (2005). La minería de datos como herramienta de Marketing: Delimitación y Evaluación del resultado. España: Facultad de CC.EE. Departamento de Comercialización e Investigación de mercados. Universidad de Granada.
Consejo Nacional de Acreditación. (2011). cna. gov.co. Recuperado el 2011, de http://www.cna.gov.co/1741/article-187279.html
Darvger, R., y Berlanga, R. (2001). Informe técnico Búsqueda de Reglas de Asociación en bases de datos y colecciones de textos. Santiago de Cuba: Departamento de Computación, Universidad de Orlente.
El Diario, d. O. (19 de 04 de 2012). Analizan deserción
universitaria. Recuperado el 31 de 05 de 2012, de http://www.eldiario.com.co/seccion/LOCAL/analizan-deserci-n-universitaria120418.html
Faculty of Computer and Slovenia Information
Science, University of Liubliana. Orange, fruitful and fun. Recuperado de http://wvw.ailab.si/orange - 2007.
Guzmán, C., Durán, D., Franco, J., Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K., y otros. (2009). Deserción estudiantil en la educación superior colombiana. Bogotá: ImprentaNacional de Colombia.
JlaweJ, H., y Kamber, M. (2002). Data Mining: Concepts and Techniques. Simón Fraser University. Morgan Kaufmann Publishers.
Kantardzic, M. “Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms”, the textbook. Estados Unidos: IEEE Press & John Wiley, (First edition, November 2002; Second Edition, August 2011).
Kenneth, C., y Jane, P. Administración de la Información
y toma de decisiones, Resúmenes de los principales capítulos del libro, Management Information Systems Organization and Technology. Documento. Chile: Universidad de Taparaca.
Kimball, R., y Ross, M. (2002). The Data Warehouse Toolkit The Complete Guide to Dimensional Modefing. McGraw Hül. Second Edition.
Núñez, F., y Lugones, F. (2001). Modelos de Negocios en Internet visión poscrisis. Mc-Graw/Hill. Rakotomalala. Tanagra project. Recuperado de http://chiroubte.univ- lyon2.fr/ricco/tanagra/en/tanagra.html 2007.
The CRISP-DM Consortium. (2002). CRISPDM Step by step data mining guide. Documento. Recuperado de http://www.crispdm.org/CRISPWP-0800.pdf ,2007.
Waikato ML Group. The Waikato environment for knowledge analysis. Recuperado de http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka -2007
Weiss, S., y Indurkhya, N. (1998). Predictive Data Mining. A practical Guide. San Francisco: Morgan Kaufmann publishers.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2013 Pensamiento Americano

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Bajo las condiciones siguientes:
-
Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios<. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
-
NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial.
-
SinObraDerivada — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.



