Modelo para la identificación de relaciones entre la información sobre los graduados de los programas de Maestría y Doctorado de la Universidad Nacional de Colombia y su tiempo de permanencia
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Autores
Cabrera Cárdenas, Juan Carlos
Director
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2018-02-15
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Resumen
Durante esta investigación se llevó a cabo un proceso de descubrimiento de conocimiento (KDD por sus siglas en inglés) aplicado a datos educativos, más específicamente, a datos académicos y no académicos de los graduados de programas de posgrado (maestrías, especializaciones y doctorados) de todas las sedes la Universidad Nacional de Colombia. Se hizo énfasis en la etapa de minería de datos, teniendo en cuenta los siguientes objetivos principales, el primero buscar relaciones entre estos datos académicos y no académicos de los graduados con respecto al tiempo que les tomó graduarse, y el segundo desarrollar un modelo que pudiera dar una probabilidad de lo que puede suceder con los estudiantes que hasta ahora están ingresando a estos programas de posgrado. Finalmente, se implementó una visualización de los resultados, tanto de los patrones relacionales como de las predicciones, en el Sistema de Autoevaluación de los Programas de Posgrado para que los programas cuando estén planteando su plan de mejoramiento puedan observar y tomar decisiones de acuerdo a la situación de cada uno de ellos.
Abstract: In this research, a knowledge discovery process (KDD) was applied to educational data, more specifically, to academic and non-academic data of graduates of Universidad Nacional de Colombia. Focus was put on the data mining stage, keeping into account the following main goals, the first one was to look for relationships between academic and non-academic data of the graduates with respect to the time it took them to graduate, and the second one was to develop a model that could give a probability of what could happen with the students who were just admitted to the graduate programs. Finally, a visualization of the results, both of the relational patterns and of the predictions, was implemented in the Auto-Evaluation System of the Graduate Programs at the Universidad Nacional de Colombia so that the programs could use it when they are preparing their improvement plans.
Abstract: In this research, a knowledge discovery process (KDD) was applied to educational data, more specifically, to academic and non-academic data of graduates of Universidad Nacional de Colombia. Focus was put on the data mining stage, keeping into account the following main goals, the first one was to look for relationships between academic and non-academic data of the graduates with respect to the time it took them to graduate, and the second one was to develop a model that could give a probability of what could happen with the students who were just admitted to the graduate programs. Finally, a visualization of the results, both of the relational patterns and of the predictions, was implemented in the Auto-Evaluation System of the Graduate Programs at the Universidad Nacional de Colombia so that the programs could use it when they are preparing their improvement plans.