Modelo predictivo aplicando técnicas de minería de datos para la irregularidad estudiantil en la Escuela Académica Profesional de Ingeniería de Sistemas de la UNU, 2018

Descripción del Articulo

portuguezei@gmail.com
Detalles Bibliográficos
Autor: Portuguez Durand, Enrrique Iglesias
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional de Ucayali
Repositorio:UNU-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unu.edu.pe:20.500.14621/5733
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14621/5733
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Desempeño estudiantil
Minería de datos
Modelo predictivo
Árbol de decisión
Sistema estructural, geotecnia, transporte, telecomunicaciones y sistemas de información
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spelling Panduro Padilla, EuclidesPortuguez Durand, Enrrique Iglesias2022-09-06T15:46:44Z2022-09-06T15:46:44Z2022Solicitud URLhttps://hdl.handle.net/20.500.14621/5733portuguezei@gmail.comEsta investigación se llevó a cabo para desarrollar un modelo predictivo aplicando técnicas de minería de datos para predecir el desempeño académico de los alumnos cursantes de la Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Ucayali de Pucallpa (UNU), con información académica desde el año 2015 al 2017. Para la elaboración de este proyecto se optó por usar la metodología KDD que dispone el proceso de minería de datos en cinco fases consecutivas; y WEKA como herramienta software para el tratamiento de los datos y comparativa de resultados en el proceso de la metodología. Se evaluó con el modelo de árbol de decisión (RandomTree) con regresión logística, teniendo en cuenta cuatro dimensiones: situación social, situación económica, situación personal y situación académica del alumno. La veracidad de los modelos es medida a partir de la información que brindó la oficina de dirección de escuela de la carrera profesional de ingeniería de sistemas y de las encuestas brindadas a los alumnos matriculados en la carrera, en el año 2018.spaUniversidad Nacional de UcayaliPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Nacional de UcayaliRepositorio institucional - UNUreponame:UNU-Institucionalinstname:Universidad Nacional de Ucayaliinstacron:UNUDesempeño estudiantilMinería de datosModelo predictivoÁrbol de decisiónSistema estructural, geotecnia, transporte, telecomunicaciones y sistemas de informaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Modelo predictivo aplicando técnicas de minería de datos para la irregularidad estudiantil en la Escuela Académica Profesional de Ingeniería de Sistemas de la UNU, 2018info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniero de SistemasUniversidad Nacional de Ucayali. Facultad de Ingeniería de Sistemas y de Ingeniería CivilSistema estructural, geotecnia, transporte, telecomunicaciones y sistemas de información40820337https://orcid.org/0000-0001-7673-619473372296612049Hilario Rivas, Jorge LuisYupanqui Villanueva, ArturoFerrari Fernández, Freddy Elarhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALB9_2022_UNU_SISTEMAS_T_2022_ENRRIQUE_PORTUGUEZ_V1.pdfapplication/pdf4389329https://repositorio.unu.edu.pe/bitstreams/fb2b2fe5-4e27-4055-a9d8-b9dd81e2bef3/download92932c5dca76fc1eaa75192f2f54e5c0MD51TEXTB9_2022_UNU_SISTEMAS_T_2022_ENRRIQUE_PORTUGUEZ_V1.pdf.txtB9_2022_UNU_SISTEMAS_T_2022_ENRRIQUE_PORTUGUEZ_V1.pdf.txtExtracted texttext/plain121513https://repositorio.unu.edu.pe/bitstreams/5cd62249-546c-4dc0-a9d6-d5d09e0f8c1e/download71bfcb615a16a7cf186d98779dc360f3MD5220.500.14621/5733oai:repositorio.unu.edu.pe:20.500.14621/57332025-08-27 15:21:00.024https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.unu.edu.peRepositorio UNUrepositorio@unu.edu.pe
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