Minería de datos aplicada a un sistema de alarma para la detección del riesgo académico en un colegio secundario
En este trabajo se desarrolló un sistema de alarma para la detección del riesgo académico basado en un modelo predictivo de minería de datos. Para ello, fue necesaria la recolección de datos, la tabulación de los mismos, la aplicación de la minería de datos para obtener un modelo predictivo que logr...
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Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta)
2019
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En este trabajo se desarrolló un sistema de alarma para la detección del riesgo académico basado en un modelo predictivo de minería de datos. Para ello, fue necesaria la recolección de datos, la tabulación de los mismos, la aplicación de la minería de datos para obtener un modelo predictivo que logre identificar situaciones de riesgo escolar y los posibles factores influyentes en el rendimiento académico. Luego se diseñó el prototipo del sistema de alarma para incorporar dicho modelo. Se utilizó la metodología de minería de datos denominada CRISP-DM. La implementación de este sistema permite obtener información del estado escolar de los alumnos a los actores educativos como ser: preceptores y cuerpo directivo, y mediante ellos, también a los padres y/o tutores de los mismos. El sistema de alarma basado en la minería de datos anticipa la situación académica de los alumnos en relación al bajo rendimiento escolar evitando de esta manera la interrupción de su trayectoria académica. |
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