Minería de datos al sistema de información de resultados de aprendizaje del Proyecto Curricular Sistematización de Datos por Ciclos Propedéuticos

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Universidad Distrital Francisco José de Caldas

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Resumen

In the context of the curricular project "Sistematización de Datos por Ciclos Propedéuticos" of the Facultad Tecnológica of the Universidad Distrital Francisco José de Caldas, this degree project focuses on the application of data mining as a key tool to improve the quality of education. The curricular project is distinguished by presenting learning results, which constitute a fundamental element in the training of future professionals. This project aims to analyze the intrinsic relationship between students' dedication to learning and the results obtained in an effort to identify risks and develop mitigation strategies for academic problems. As the curriculum project seeks to evolve and adapt to changing demands, this initiative becomes a significant step towards data-driven decision making. The essence of this research lies in the ability to use concrete data to optimize the training of future professionals of the curricular project. The methodology is based on data extraction, processing and analysis, and makes use of the versatility of Python and its libraries as the main tool. The results obtained will not only directly influence the training of students, but will also contribute to the continuous development and improvement of the quality of the academic program.

Descripción

En el contexto del proyecto curricular "Sistematización de Datos por Ciclos Propedéuticos" de la Facultad Tecnológica de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, este proyecto de grado se enfoca en la aplicación de la minería de datos como una herramienta clave para mejorar la calidad de la educación. El proyecto curricular se distingue por presentar resultados de aprendizaje, los cuales constituyen un elemento fundamental en la formación de futuros profesionales. Este proyecto pretende analizar la relación intrínseca entre la dedicación de los estudiantes de cara al aprendizaje y los resultados obtenidos en un esfuerzo por identificar riesgos y desarrollar estrategias de mitigación de problemáticas académicas. A medida que el proyecto curricular busca evolucionar y adaptarse a las demandas cambiantes, esta iniciativa se convierte en un paso significativo hacia la toma de decisiones basada en datos. La esencia de esta investigación radica en la capacidad de utilizar datos concretos para optimizar la formación de futuros profesionales del proyecto curricular. La metodología se basa en la extracción, procesamiento y análisis de datos, y hace uso de la versatilidad de Python y sus bibliotecas como herramienta principal. Los resultados obtenidos no solo influirán directamente en la formación de los estudiantes, sino que también aportarán al desarrollo continuo y la mejora de la calidad del programa académico.

Palabras clave

Minería de datos, Resultados de aprendizaje, Análisis, Estrategias, Metodología CRIPS-DM

Materias

Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas , Minería de datos: , Evaluación -- Aprendizaje , Sistemas de información , Educación superior

Citación