Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2013-06-06T18:23:12Z
dc.date.available 2013-06-06T18:23:12Z
dc.date.issued 2013-06-06
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27113
dc.description.abstract El rendimiento académico estudiantil ha sido definido como el cumplimiento de las metas, logros u objetivos establecidos en el programa o asignatura que está cursando el alumno. Se puede analizar el rendimiento académico como una medida de las capacidades del alumno, que expresa lo que éste ha aprendido a lo largo del proceso formativo. Existen diversos motivos o factores que pueden llevar al alumno a mostrar un pobre rendimiento académico tales como (poca motivación, desinterés, distracciones en clase, etc.) En este trabajo se propone aplicar un proceso de descubrimiento de conocimiento o KDD (Knowledge Discovery from Data Base) a la Base de Datos de los alumnos de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca (UNCa), con el propósito de convertir una masa de datos carente de significado en información relevante, es decir, en conocimiento. Dicho conocimiento vendrá dado mediante patrones, tendencias o relaciones. Estos resultados pueden mejorar el proceso de formación académica, estimular fundamentalmente el desarrollo de aptitudes y de valores, contribuir en la toma de decisiones tácticas y estratégicas de la Facultad, proporcionando un sentido automatizado para la generación de conocimiento y elevando así la calidad de la educación en la Universidad. es
dc.format.extent 134-136 es
dc.language es es
dc.subject KDD (Knowledge Discovery from Data Base) es
dc.subject Data mining es
dc.subject rendimiento académico es
dc.subject Patterns es
dc.title Patrones estadísticos relacionados con el perfil del alumno de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Barrera, María Alejandra es
sedici.creator.person Bustos Aguiar, Maria Soledad es
sedici.creator.person Lamas, Nancy es
sedici.creator.person Lobos Anfuso, Daniela es
sedici.creator.person Baquinzay, Manuel es
sedici.creator.person Leguizamón, María Belén es
sedici.description.note Eje: Bases de Datos y Minería de Datos es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2013-04
sedici.relation.event XV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)