Descubrimiento de perfiles de rendimiento estudiantil: un modelo de integración de datos académicos y socioeconómicos

Abstract

Uno de los mayores problemas que enfrentan las universidades en Argentina, y que cada día toma mayor relevancia, es la alta tasa de deserción estudiantil, la cual se ve reflejada en el número de graduados, que en algunos casos no llega a la mitad de estudiantes. Para encontrar una solución a esta problemática se plantea la necesidad de estudiar sus causas, para lo cual se busca encontrar patrones entre las características de los estudiantes, y definir así perfiles que conduzcan al éxito o fracaso académico. Fundado en esto, este trabajo describe un modelo basado en técnicas de Data Mining para determinar los perfiles de rendimiento académico en la asignatura Algoritmos y Estructura de Datos de la carrera Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Resistencia (UTN-FRRe). Empleando los datos de los alumnos que cursaron la antedicha asignatura en el ciclo lectivo 2014, se procuró determinar en qué medida el desigual desempeño de los mismos es influenciado por otras variables de interés tales como los factores económicos, demográficos, sociales y culturales. En función a estas variables y a partir de técnicas de clasificación y determinación de patrones, se crearon perfiles de rendimiento académico con el objetivo principal de utilizar aquellos tendientes alfracaso o deserción como base a la determinación de futuras políticas de gestión académica que podrían implementarsepara reducir dicho fenómeno

One of the biggest problems faced by the universities in Argentine, and that each day takes greater relevance, is the high dropout rate, which is reflected in the number of graduates, which in some cases is less than half of students.To find a solution to this problem it is necessary to study its causes, for which it seeks to find patterns between student characteristics, and define profiles that lead to success or academic failure.Based on the above, this paper describes a system based on Data Mining model to determine the profiles of academic performance in the course Algorithms and Data Structure, of the Engineering in Information Systems, National Technological University, ResistenciaRegional Faculty (UTN-FRRe).Using data from students who attended the above subject in the school year 2014, is aimed to determine to what extent the uneven performance of them is influenced by other variables of interest such as the economic, demographic, social, and cultural factors.Using these variables, and classification and determination of patternstechniques, profiles of academic performance were created with the main objective of using profiles that indicate trends of failure or dropping out, to determine future policies of academic management that could be implemented to reduce this phenomenon