Estudio del rendimiento académico aplicando técnicas de minería de datos.

Abstract

La Minería De Datos en el ámbito de la educación investiga, prepara y explora los datos para sacar la información oculta en ellos, básicamente surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Durante los últimos años las universidades han adquirido un gran interés sobre el Rendimiento Académico de los estudiantes y en determinar qué factores influyen, pretendiendo de esta manera evidenciar cuáles son los que más afectan al rendimiento académico de los estudiantes, para ello se analizó los datos académicos, personales, socioeconómicos e institucionales correspondientes a los períodos 2010-2013 de la Universidad Nacional de Loja del Área de la Energía, las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables. Posteriormente se realizó un estudio de las metodologías de Minería de Datos, seleccionando CRISP-DM, debido a que es fundamental en este estudio, porque contiene una guía para el desarrollo del proyecto. Así mismo en la aplicación de técnicas de minería de datos se optó por la Clasificación, que contiene algoritmos como RIDOR, ID3, C4.5, JRIP y PART que fueron utilizados en la herramienta RAPIDMINER que permitió llevar los procesos y obtener resultados del modelo, los mismos que se analizó y evaluó a través de datos reales determinar los factores que influyen en el Rendimiento Académico. .