Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial, Mención Administración, Licenciatura en Ciencias de la Administración / La toma de decisiones en cualquier aspecto de la vida del ser humano, está ligada a las preferencias y a la racionalidad de éste (Hastie, 2001). En el caso de la toma de decisiones de los alumnos en la educación superior, estas tienden a estar influenciadas por la poca madurez y poca experiencia que los estudiantes poseen. Por ejemplo, un alumno no relaciona el tiempo, esfuerzo y el nivel intelectual necesario para enfrentar de manera exitosa el nivel de la carga académica que inscribirá en un semestre determinado. Estas decisiones pueden desencadenar consecuencias no deseadas a lo largo de su etapa universitaria, tales como constantes reprobaciones a lo largo de la carrera, llegando incluso a la deserción o eliminación académica de esta.
Por lo anterior, el principal objetivo de este estudio es lograr identificar cuáles son los distintos grupos de estudiantes diferenciados por semestre de avance al momento de inscribir sus cursos. Sumado a lo anterior, se busca encontrar características comunes y relevantes que identifiquen a estos grupos. Todo lo anterior a partir de la utilización de las herramientas de minería de datos y la metodología KDD.
Para lograr a los objetivos de esta investigación, se utilizaron herramientas de administración de datos como Access y SPSS Modeler el cual es una herramienta de Minería de datos, para encontrar las variables más relevantes y luego generar los distintos grupos de estudiantes. Con la primera herramienta se exploró y administró la muestra de datos con la que se contaba. Luego, se utilizó el programa SPSS Modeler para lograr generar conocimiento mediante los algoritmos y métodos que este software posee, y de esta forma encontrar las características que describen a los grupos de alumnos de la Facultad de Economía y Negocios.
La estructura del informe consta inicialmente de una introducción de lo que es la Minera de Datos, cuáles son sus metodologías más importantes y en qué áreas se ha desempeñado. Luego da a conocer la Minería de Datos en la educación, finalizando este apartado se expone un estudio relacionado con recomendación a los estudiantes al momento de inscribir los cursos. En la sección siguiente se presenta la metodología escogida (KDD) y se aplica al estudio en sí, para luego proseguir con la exposición de los resultados obtenidos, describiendo cada uno de los clústeres encontrados por semestre de avance. Para finalizar este trabajo se entregarán las conclusiones.
Se espera que este estudio entregue los cimientos para futuras investigaciones y que los resultados obtenidos sean utilizados para profundizar esta área de investigación. Por otro lado, se busca seguir creciendo en el uso de la herramienta de minería de datos en un campo muy importante como lo es la educación superior. Lo anterior con el objetivo de encontrar resultados que generen impactos y mejoras tanto en los sistemas educacionales como en los resultados académicos de los alumnos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/137622 |
| Date | 01 1900 |
| Creators | Solar Rosselot, Francisca del, 1992- |
| Contributors | Ortega G., César, Facultad de Economía y Negocios, Escuela de Economía y Administración |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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