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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36765
Titel: | Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de la Unidad Educativa "Aristóteles School" aplicando herramientas de Business Intelligence y minería de datos para mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje |
Director(es): | Delgado Rodríguez, Ramiro Nanac |
Autor(en): | Mantilla Galarza, Luis Antonio |
Stichwörter: | MINERÍA DE DATOS EDUCATIVOS MODELOS DE PREDICCIÓN PREDICCIÓN DE RENDIMIENTO ACADÉMICO DESERCIÓN ESCOLAR TABLERO INSTITUCIONAL ESCOLAR DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS |
Erscheinungsdatum: | 2023 |
Herausgeber: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios |
Zitierform: | Mantilla Galarza, Luis Antonio (2023). Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de la Unidad Educativa "Aristóteles School" aplicando herramientas de Business Intelligence y minería de datos para mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. |
Zusammenfassung: | En el ámbito educativo es primordial la toma de decisiones, en décadas pasadas se realizaban cuando finalizaba el año escolar, actualmente con la tecnología actual se puede predecir o tener una herramienta que nos ayude a mejorar la calidad de la educación en cualquier época del año lectivo. La presente tesis realiza recoge la información académica y social de los alumnos del Colegio Particular Aristóteles Bilingüe con esta información se realiza un proceso de limpieza de datos, para luego evaluar 3 modelos de predicción que son: regresión logística, Random Forest y Árbol de decisión. Construidos estos modelos se los evalúa mediante la matriz de confusión, la curva de ROC (Característica Operativa del Receptor) y el coeficiente de Kappa. Siendo el árbol de decisión el escogido por tener 92% de exactitud y 0,74 de coeficiente de Kappa que lo vuelve el más sustancial de acuerdo con el grado de concordancia de los valores precedentemente nombrados. Elegido el modelo de árbol de decisión se procede a ejecutar y guardar la predicción de que los alumnos 4to año aprueben o reprueben el año escolar. Además, se construye un Tablero de Inteligencia de Negocios con información relevante a la institución y también un apartado con información relevante a la proyección que se realizo en el modelo propuesto. |
URI: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36765 |
Enthalten in den Sammlungen: | Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios |
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