Aplicación para la gestión y el análisis de información relacionada con la deserción estudiantil universitaria
DOI:
https://doi.org/10.29375/25392115.3717Palabras clave:
Inteligencia de negocios, Alertas tempranas, Minería de datos, Deserción estudiantil, WekaResumen
Una de las principales metas del Ministerio de Educación Nacional (MEN) es aumentar el índice de permanencia en las Instituciones de Educación Superior (IES). En consecuencia, se han definido estrategias que se espera que permitan alcanzar la graduación y garantizar la permanencia de los estudiantes que se encuentran cursando un programa técnico, tecnólogo o profesional. Por consiguiente, la Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL se propuso desarrollar e implementar una herramienta software bajo la metodología SCRUM, la cual permitirá manejar los registros de la información obtenidos a partir de los datos personales, socioeconómicos, psicosociales y los derivados del desempeño académico de los estudiantes antes y durante su permanencia en la institución, con el fin de generar estadísticas e informes (periódicos y específicos) utilizando técnicas de minería de datos y software de inteligencia de negocios para proporcionar una herramienta que apoye el proceso de toma de decisiones y la búsqueda de patrones para la detección de riesgos sobre la deserción.
Biografía del autor/a
Luz Yamile Caicedo Chacón, Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL
Ingeniero de Sistemas de la Universidad Autónoma de Bucaramanga, Especialista en Pedagogía de la Virtualidad de la Fundación Universitaria Católica del Norte, Máster en Business Intelligence Universitat de Barcelona / Escuela de Administración de Empresas – Online Business School (UB/EAE-OBS). Actualmente se desempeña como docente investigador de tiempo completo de la Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería de la Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL. Entre sus áreas de interés se encuentran: diseño y desarrollo de bases de datos y bodegas de datos, desarrollo de software y aplicaciones con business intelligence y minería de datos.
Cristian Noé Cárdenas Parra, Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL
Ingeniero de sistemas de la Fundación universitaria de San Gil – UNISANGIL. Actualmente se desempeña como desarrollador de software. Entre sus áreas de interés se encuentran en desarrollo de software, manejo de base de datos, minería de datos y programación en dispositivos móviles.
Juan Sebastián Müller Rueda, Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL
Ingeniero de sistemas de la Fundación universitaria de San Gil – UNISANGIL. Actualmente se desempeña como desarrollador de software. Entre sus áreas de interés se encuentran la gestión y administración de base datos, así como la programación.
Jeniffer Tatiana Ortiz Bernal, Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL
Ingeniera de sistemas de la Fundación universitaria de San Gil – UNISANGIL. Actualmente se desempeña como desarrolladora de software. Entre sus áreas de interés, se encuentran el diseño y desarrollo de software, junto con el análisis de datos y el manejo de base de datos.
Referencias bibliográficas
Cárdenas Parra, C. N., Müller Rueda, J. S. y Ortiz Bernal, J. T. (2019). Detección de patrones de deserción estudiantil universitaria utilizando técnicas de análisis inteligente de datos. Fundación Universitaria de San Gil – UNISANGIL.
Figueroa, R. G., Solis, C. J. y Cabrera, A. A. (2008). Metodologías tradicionales vs. metodologías ágiles. Universidad Técnica Particular de Loja, Escuela de Ciencias de la Computación.
Galán Cortina, V. (2015). Aplicación de la metodología CRISP-DM a un proyecto de minería de datos en el entorno universitario. Universidad Carlos III de Madrid. Recuperado de https://e-archivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/22198/PFC_Victor_Galan_Cortina.pdf
Jiménez Galindo, Á. y Álvarez García, H. (2010). Minería de Datos en la Educación. Universidad Carlos III de Madrid.
Lara Gutiérrez, H. G., Lara Ruíz, M. G., Hernández Hernández, V., Hernández Hernández, B. y Hernández Hernández, G. (2016). Análisis de un caso práctico aplicando el algoritmo de k-Means mediante WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Recuperado en septiembre 15 del 2017 de
https://repository.uaeh.edu.mx/revistas/index.php/huejutla/article/download/1135/4718?inline=1
Mariño, S. I. y Alfonzo, P. L. (2014). Implementación de SCRUM en el diseño del proyecto de Trabajo Final de Aplicación. Scientia Et Technica, 19(4), pp. 413–418. Recuperado de: https://www.redalyc.org/pdf/849/84933912009.pdf
Ministerio de Educación Nacional. (2015). Guía para la implementación del modelo de gestión de permanencia y graduación estudiantil en Instituciones de Educación Superior. Bogotá D.C. Recuperado de https://www.mineducacion.gov.co/1759/articles-356272_recurso.pdf
Riveros Garzón, J. E. (2016). Deserción estudiantil Facultad de Ingeniería de Petróleos en la Fundación Universitaria de América. Universidad Militar Nueva Granada. Recuperado de https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/14758/RiverosGarzonJerryErnesto2016.pdf
Rodríguez Montequín, M. T., Álvarez cabal, J. V., Mesa Fernández, J. M. y González Valdés, A. (2005). Metodologías para la realización de proyectos de Data Mining. In VII Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos (pp. 257–265). Recuperado de https://www.aeipro.com/files/congresos/2003pamplona/ciip03_0257_0265.2134.pdf
Rodríguez, O. (2016). Método k-medias. Recuperado de
http://www.oldemarrodriguez.com/yahoo_site_admin/assets/docs/Presentación_-_k-means.13775252.pdf
Santiesteban Rojas, J. C. (2012). Definición de Redes Bayesianas y sus aplicaciones. Recuperado en septiembre 15 del 2017 de: http://vinculando.org/articulos/redes-bayesianas.html
Trigas Gallego, M. (2012). Metodología SCRUM. Desarrollo detallado de la fase de aprobación de un proyecto informático mediante el uso de metodologías ágiles. Recuperado de: http://openaccess.uoc.edu/webapps/o2/bitstream/10609/17885/1/mtrigasTFC0612memoria.pdf
Vizcaíno Garzón, P. A. (2008). Aplicación de técnicas de inducción de árboles de decisión a problemas de clasificación mediante el uso de Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Fundación Universitaria Konrad Lorenz. Recuperado de: http://www.konradlorenz.edu.co/images/stories/suma_digital_sistemas/2009_01/final_paula_andrea.pdf
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