Detección De Perfiles De Rendimiento Académico En La Universidad Nacional Del Este De Paraguay - Martínez David L., La Red; Gabriela M., Bobadilla; Lourdes, Delgado; Katia, Ayala (European Scientific Journal, ESJ, 2020)
La universidad enfrenta actualmente el desafío de mejorar su proceso de enseñanza-aprendizaje. Entre las variables que debe atender se encuentra el perfil de rendimiento académico de sus estudiantes. Estudios sobre este tema muestran que hay diversas formas de evaluar esta variable, que pueden variar según el contexto regional y la realidad social. Ante este problema, en este trabajo se propuso la detección temprana de perfiles de alumnos de la Universidad Nacional del Este, mediante técnicas de minería de datos. Se aplicaron las técnicas denominadas “agrupamiento” (clustering) y “árboles de decisión” (decision trees) sobre datos consolidados de 1801 alumnos. Estos datos fueron cargados en un almacén de datos. Se observó que las variables: “grado educacional de los padres” y “actitud hacia el estudio”; son algunas de las que más inciden en el rendimiento académico de los alumnos. Además, se aporta información que puede asistir a la toma de decisión. The university currently faces the challenge of improving its teaching-learning process. Among the variables it must address is the academic performance profile of its students. Studies on this topic show that there are various ways to evaluate this variable, which can vary according to the regional context and social reality. In view of this problem, this work proposes the early detection of student profiles at the Universidad Nacional del Este, through data mining techniques. Techniques “clustering” and “decision trees” were applied on consolidated data of 1801 students. These data were loaded in a data warehouse. It was observed that variables: “parents’ educational grade” and “attitude towards study”; are some of the ones that more affect the academic performance of the students. In addition, information is provided that can assist in decision making.