Minería de datos en educación superior aplicada a un modelo de alerta académica

Título de la publicación: Minería de Datos en Educación Superior aplicada a un Modelo de Alerta Académica. Autor: Eduardo Quiroga Aguilera Ingeniero Civil Informático Licenciado en Ciencias de la Ingeniería Diplomado en Gestión de Unidades de Información Correspondencia enviar a: Eduardo Quiroga Aguilera Calle hualqui Nº 535 Villa Acero, Código Postal 4601712 Hualpen, Chile E-mail:contacto@eduardoquiroga.cl

Resumen Gestionar estrategias y metodologías de anticipación a eventos en el ámbito educacional implica tomar medidas con anterioridad frente a estos acontecimientos, un proceso indispensable para abordarlas es la minería de datos educacional. La mayoría de los centros educacionales reconoce tener falencias y haber detectado los focos de sus problemáticas, pero el gran problemaestá en que no cuentan con sistemas de gestión que enlacen la información académica e institucional de los alumnos. Abstract To manage strategies and methodologies of anticipation to events in the educational ambience implies taking measures in advance opposite to these events, an indispensable process to tackle them is the educational mining of information. The majority of the educational centersadmits to have bankruptcies and to have detected the foci of his problematic ones, but the big problem is in that they are not provided with systems of management that connect the academic and institutional information of the pupils.

Palabras claves: Minería de Datos Educacional (MDE), Modelo de Alerta Académica, Gestión de Información en Educación Superior. Página

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Desarrollo: En laactualidad la minería de datos no solo ha sido implementada en el sector productivo, gracias a la relevancia que toma la educación tanto en el ámbito gubernamental como privado, pasa a conformarse un pilar fundamental para el futuro de cada país. Por tal efecto las instituciones dedicadas a la educación superior cuentan con una responsabilidad mayor, la de propender a una mejora continua en susprácticas y calidad educacional. Para lograr este objetivo es necesario que adopten rigurosas metodologías de gestión de información, que colaboren en el proceso de llevar a cabo cruces de datos en tiempo real. Con el imprescindible uso de las tecnologías de información y comunicación en las organizaciones que se dedican a la educación superior, se ha incrementado la generación de (datos, parámetros eimplementación de plataformas), todo este cumulo de información requiere de una análisis para ser eficazmente utilizada. Es aquí donde la Minería de Datos Educacional (MDE) es el proceso de convertir los datos puros-independientes en información educacional validada que sea considerada en la toma de decisiones.

La Minería de Datos (DM) por las siglas en inglés Data Mining es el proceso de extraerconocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, desde grandes cantidades de datos almacenados en distintos formatos. MDE es la aplicación de la minería de datos en el ámbito de la educación, que tiene como objetivo de obtener una mejor comprensión del proceso de aprendizaje de los estudiantes y de su participación global en el proceso, orientado a la mejora de la calidad y rentabilidaddel sistema educativo1.

El proceso de minería de datos pasa por las siguientes fases: 1. Comprensión de la problemática que se quiere resolver.

Winters T. (2006), Educational Data Mining: Collection and Analysis of Score Matrices for OutcomesBased Assessment.
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2. Filtrado de datos: En este paso se filtran los datos con el objetivo de eliminar valores incorrectos, noválidos o desconocidos; según las necesidades y el algoritmo a utilizar. Además se obtienen muestras de los datos en busca de mayor velocidad y eficiencia de los algoritmos. 3. Selección de variables: Después de realizar la limpieza de los datos, en la mayoría de los casos se tiene una gran cantidad de variables o atributos. La selección de características reduce el tamaño de los datos, sin...