Modelo de análisis del rendimiento académico de la Unidad Educativa Personas Con Escolaridad Inconclusa. (P.C.E.I.) “Monseñor Leonidas Proaño” del cantón Latacunga, a través de minería de datos.
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Date
2020
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Publisher
Ecuador, Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi UTC.
Abstract
El objetivo principal de este trabajo es contribuir al proceso de predicción del
rendimiento académico de los estudiantes de la Unidad Educativa de Personas Con
Escolaridad Inconclusa (PCEI) Monseñor Leonidas Proaño de la ciudad de
Latacunga mediante el estudio integral de técnicas y herramienta de análisis de
minería de datos a partir de los factores de influencia como el social, económico y
académico, determinando indicadores que detecten elementos que servirán a los
docentes, autoridades y mentores educativos para mejorar el rendimiento
académico del estudiante en el el proceso educativo. Una de las etapas de esta
investigación fue el diseño de un modelo teórico de la retención estudiantil a través
del software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) a través de regresión
lineal, mínimos cuadrados ordinarios que permitieron crear el modelo teórico del
rendimiento académico Posteriormente este modelo siguió un proceso experimental
con cuatro algoritmos de clasificación a través de técnicas de machine learning como
J48, Random Forest, Naive Bayes y OneR, proceso que se utilizó para predecir la
tasa de precisión del modelo propuesto. La implementación de estas técnicas
permitió determinar que el algoritmo Naive Bayes presenta una tasa de precisión
del 88.85% lo que indica que el modelo que se presenta es adecuado en términos
de confiabilidad, los niveles de capa obtenidos a través del proceso experimental
con un resultado del 0,86 indican que estos modelos son adecuados para predecir la
retención estudiantil.
Description
The main objective of this work is to contribute to the process of predicting the
academic performance of the students of Unidad Educativa de Personas Con
Escolaridad Inconclusa (PCEI) Monseñor Leonidas Proaño from Latacunga city by
means of the integral study of techniques and tool of analysis of mining of data
from the factors of influence such as the social, economic and academic,
determining indicators that detect elements which will serve the teachers,
authorities and educational mentors to improve the academic performance of the
student in the process of education. One of the stages of this research was to design
a theoretical model of student retention through the Statistical Package for Social
Sciences (SPSS) software applying linear regression, ordinary least squares that
allowed to create the theoretical model of academic performance. This model
followed an experimental process with four classification algorithms through
machine learning techniques such as J48, Random Forest, Naive Bayes and OneR,
this process was used to predict the precision rate of the proposed model. The
implementation of these techniques allowed us to determine that the Naive Bayes
algorithm presents an accuracy rate of 88.85%, which indicates that the model
presented is adequate in terms of reliability, the layer levels obtained through the
experimental process with a result of 0.86 indicate that these models are adequate
to predict students retention.
Keywords
ANÁLISIS DE RENDIMINETO ACADÉMICO, SECUNDARIA, MINERÍA DE DATOS
Citation
Chancúsig Taipicaña Diego Marcelo (2020); Modelo de análisis del rendimiento académico de la Unidad Educativa Personas Con Escolaridad Inconclusa. (P.C.E.I.) “Monseñor Leonidas Proaño” del cantón Latacunga, a través de minería de datos. UTC. Latacunga. 71 p.