Minería de datos educativa para descubrir patrones asociados al desempeño académico en competencias genéricas

Andrea Timarán Buchely; Ricardo Timarán Pereira

doi:10.24054/rcta.v2i38.1282

Autores/as

Andrea Timarán Buchely Pontificia Universidad Javeriana
Ricardo Timarán Pereira Universidad de Nariño

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i38.1282

Palabras clave:

Minería de Datos Educativa, Árboles de Decisión, Desempeño Académico, Competencias Genéricas, Pruebas Saber Pro

Resumen

El objetivo de este estudio fue descubrir patrones asociados al desempeño académico en las competencias genéricas del examen estatal Saber Pro que presentaron los estudiantes de la Universidad Javeriana Cali (Colombia) en los años 2017 y 2018, aplicando técnicas de minería de datos educativa. Se utilizó la metodología CRISP-DM. Se seleccionó, de las bases de datos del ICFES, la información socioeconómica, académica e institucional de estos estudiantes. Se construyó, limpió y transformó un repositorio de datos para la minería de datos. Se descubrieron patrones asociados al buen o mal desempeño académico de los estudiantes con respecto al puntaje global obtenido en las competencias genéricas del examen Saber Pro. Se utilizó un modelo de clasificación basado en árboles de decisión. El conocimiento generado permitirá soportar la toma de decisiones de las directivas universitarias, con el fin de mejorar la calidad de la educación en la Universidad Javeriana.

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