Indice De Desercion De La Buap
Páginas: 8 (1861 palabras)
Publicado: 20 de mayo de 2012
Índice de Deserción Escolar de la BUAP
Jaime Díaz Beltrán
Rodolfo Zamora Sánchez
Asesora: Ma. Del rocio boone rojas
Facultad de ciencias de la computacion, Buap
14 sur y av.San claudio, Pue. Pue, mex
Resumen. Las técnicas de minería de datos permiten obtener conocimiento oculto en grandes cantidades de datos con información valiosa que, al explotarse, ofrece ventajas competitivas a las organizaciones. En el caso de las instituciones de educación superior, existen muchos datos respecto a los estudiantes, útiles para tomar decisiones estratégicas en pro de losmismos. Con base en esto, se han aplicado técnicas de minería de datos para buscar predecir la deserción escolar de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, tomando como base de análisis los datos del estudio socioeconómico del EXANI-II, elaborado por el CENEVAL, mismo que se aplica desde el 2003 en nuestra institución. Para esta investigación se utilizaron específicamente dos algoritmos: elalgoritmo de árboles de clasificación C4.5 y el algoritmo de los k vecinos más cercanos.
1 Introducción
La minería de datos es una subdisciplina de las ciencias de la computación que ha logrado mucho reconocimiento en los últimos años, principalmente porque puede ser usada para diferentes propósitos como herramienta de apoyo en las demás disciplinas de las ciencias. Su fortaleza radica enel hecho de que forma parte del proceso de descubrimiento del conocimiento, cuyo objetivo es la búsqueda de patrones de datos que sean válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles [1].
La minería de datos en la educación no es un tópico nuevo y su estudio y aplicación ha sido muy relevante en los últimos años. El uso de estas técnicas permite, entre otras cosas, predecir cualquierfenómeno dentro del ámbito educativo. De esta forma, utilizando las técnicas que nos ofrece la minería de datos, se puede predecir, con un porcentaje muy alto de confiabilidad, la probabilidad de desertar de cualquier estudiante.
2 Antecedentes
De acuerdo con la ANUIES [2], en México de cada 100 estudiantes que ingresan a la Instituciones de Educación Superior (IES), sólo 60 egresan y deéstos, sólo 20 se titulan. De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico [3], aproximadamente un tercio de los estudiantes de educación superior en México desertarán antes de completar sus estudios de nivel superior.
Al igual que en muchas IES, la deserción escolar es un grave problema. Muchos factores influyen en la deserción, sin embargo, al no haber un diagnósticooportuno, conlleva a la falta de seguimiento al problema. Considerando un índice de deserción relativamente alto (tabla 1), encontramos
un área de oportunidad de poder predecir la posibilidad de deserción de los estudiantes.
[pic]
En el modelo de Universidades Tecnológicas, existen tres categorías para docentes: Profesores de Tiempo Completo (PTC), Profesores porMedio Tiempo (PMT) y Profesores por Horas(PH). Dentro de nuestra institución, los tutores son PTC que guían u orientan a los alumnos durante su estancia en la institución. Estos docentes identifican a los alumnos que desertarán en el momento en que ellos solicitan su baja ya que no existe ningún mecanismo formal que ayude a identificar la vulnerabilidad de los estudiantes, el resultado delproyecto es una herramienta que permite calcular la probabilidad de deserción de cada uno de los estudiantes.
3 Minería de datos
La minería de datos es entendida como el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, datawarehouses, o cualquier...
Jaime Díaz Beltrán
Rodolfo Zamora Sánchez
Asesora: Ma. Del rocio boone rojas
Facultad de ciencias de la computacion, Buap
14 sur y av.San claudio, Pue. Pue, mex
Resumen. Las técnicas de minería de datos permiten obtener conocimiento oculto en grandes cantidades de datos con información valiosa que, al explotarse, ofrece ventajas competitivas a las organizaciones. En el caso de las instituciones de educación superior, existen muchos datos respecto a los estudiantes, útiles para tomar decisiones estratégicas en pro de losmismos. Con base en esto, se han aplicado técnicas de minería de datos para buscar predecir la deserción escolar de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, tomando como base de análisis los datos del estudio socioeconómico del EXANI-II, elaborado por el CENEVAL, mismo que se aplica desde el 2003 en nuestra institución. Para esta investigación se utilizaron específicamente dos algoritmos: elalgoritmo de árboles de clasificación C4.5 y el algoritmo de los k vecinos más cercanos.
1 Introducción
La minería de datos es una subdisciplina de las ciencias de la computación que ha logrado mucho reconocimiento en los últimos años, principalmente porque puede ser usada para diferentes propósitos como herramienta de apoyo en las demás disciplinas de las ciencias. Su fortaleza radica enel hecho de que forma parte del proceso de descubrimiento del conocimiento, cuyo objetivo es la búsqueda de patrones de datos que sean válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles [1].
La minería de datos en la educación no es un tópico nuevo y su estudio y aplicación ha sido muy relevante en los últimos años. El uso de estas técnicas permite, entre otras cosas, predecir cualquierfenómeno dentro del ámbito educativo. De esta forma, utilizando las técnicas que nos ofrece la minería de datos, se puede predecir, con un porcentaje muy alto de confiabilidad, la probabilidad de desertar de cualquier estudiante.
2 Antecedentes
De acuerdo con la ANUIES [2], en México de cada 100 estudiantes que ingresan a la Instituciones de Educación Superior (IES), sólo 60 egresan y deéstos, sólo 20 se titulan. De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico [3], aproximadamente un tercio de los estudiantes de educación superior en México desertarán antes de completar sus estudios de nivel superior.
Al igual que en muchas IES, la deserción escolar es un grave problema. Muchos factores influyen en la deserción, sin embargo, al no haber un diagnósticooportuno, conlleva a la falta de seguimiento al problema. Considerando un índice de deserción relativamente alto (tabla 1), encontramos
un área de oportunidad de poder predecir la posibilidad de deserción de los estudiantes.
[pic]
En el modelo de Universidades Tecnológicas, existen tres categorías para docentes: Profesores de Tiempo Completo (PTC), Profesores porMedio Tiempo (PMT) y Profesores por Horas(PH). Dentro de nuestra institución, los tutores son PTC que guían u orientan a los alumnos durante su estancia en la institución. Estos docentes identifican a los alumnos que desertarán en el momento en que ellos solicitan su baja ya que no existe ningún mecanismo formal que ayude a identificar la vulnerabilidad de los estudiantes, el resultado delproyecto es una herramienta que permite calcular la probabilidad de deserción de cada uno de los estudiantes.
3 Minería de datos
La minería de datos es entendida como el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, datawarehouses, o cualquier...
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