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dc.date.accessioned 2020-03-12T16:00:06Z
dc.date.available 2020-03-12T16:00:06Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/90723
dc.description.abstract En trabajos anteriores se analizó el problema que se les presenta a los tesistas de las carreras de informática de la Universidad de Morón, en el momento de la elección del tema de su tesina de grado, aplicando distintos algoritmos de minería de datos para obtener modelos de clasificación. En este desarrollo, se planteó la obtención de un modelo de predicción mediante redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Se presentan los resultados del mapeo sistemático de literatura (SMS), cuyo propósito ha sido identificar los problemas que se resuelven con la minería de datos en el nivel de educación superior. Luego se realizó la comparación de los algoritmos J4.8 y Naïve Bayes como algoritmos de clasificación aplicados a los datos actuales, y se analizó la red obtenida para predecir evidencias futuras. Los resultados expuestos no son concluyentes ya que se sigue recolectando información, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros. es
dc.format.extent 66-75 es
dc.language es es
dc.subject Tesis Académicas es
dc.subject Enseñanza de la informática es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject Bayesian networks es
dc.title Predicción de áreas de investigación de tesistas de carreras de informática de la Universidad de Morón es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-733-196-7 es
sedici.creator.person Sattolo, Iris es
sedici.creator.person Álvarez, Gónzalo es
sedici.creator.person Armilla, Nicolás es
sedici.creator.person García, Matías es
sedici.creator.person Lafont, Javier es
sedici.creator.person Mariuz, Gabriel es
sedici.creator.person Mira, Lucila es
sedici.creator.person Panizzi, Marisa D. es
sedici.description.note Tema: Tecnología en Educación. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
sedici.date.exposure 2019-07
sedici.relation.event XIV Congreso Nacional de Tecnología en Educación y Educación en Tecnología (TE&ET 2019), (Universidad Nacional de San Luis, 1 y 2 de julio de 2019). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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