Aplicación de un modelo de minería de datos para identificación de patrones que influyen en la deserción académica en el instituto superior Leonardo Davinci usando IBM SPSS modeler y la metodología CRISP-DM

• Autores: Pando Cueva, Aurea Dajana Makarena, Zarate Obeso, Winny del Rosario
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada Antenor Orrego
• Repositorio: UPAO-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/7033
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12759/7033
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería; Instituto; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la actualidad para las instituciones educativa se ha convertido en un problema conocer los patrones que influyen en la deserción académica y de esta manera tratar de reducir este número, convirtiéndose en un dolor de cabeza para los tomadores de decisiones de las Instituciones educativas. Es por ello que es importante conocer porque los estudiantes deciden abandonar sus estudios y cuáles son las circunstancias que lleva a ello. Las herramientas que permiten crear un modelo de minería de datos y más el análisis de la información de los datos de los estudiantes que fueron proporcionados por los sistemas informáticos del Instituto Superior Leonardo Davinci, nos ha llevado ha crear un modelo de minería de datos que nos lleva a obtener patrones que influyen en un estudiante desertor. La presente modelo se implementó a través del análisis de la información: personal, académica y de la interacción de los estudiantes. Para contribuir con la solución al problema de la deserción estudiantil se plantea desarrollar un “Modelo de Minería de datos para identificación de patrones que influyen en la Deserción Académica en el Instituto Superior Leonardo Davinci” con el objetivo de conocer cuáles son las posibles causas o patrones que llevan a un alumno a abandonar sus estudios, basado en del análisis de las características de los datos de los estudiantes.