Minería de datos educativos: Análisis del desempeño de estudiantes de ingeniería en las pruebas SABER-PRO

Ana Isabel Oviedo Carrascal; Jovanny Jiménez Giraldo

doi:10.33571/rpolitec.v15n29a10

Autores/as

Ana Isabel Oviedo Carrascal Universidad Pontificia Bolivariana https://orcid.org/0000-0002-7105-7819
Jovanny Jiménez Giraldo Universidad Católica de Oriente http://orcid.org/0000-0002-2122-2118

DOI:

https://doi.org/10.33571/rpolitec.v15n29a10

Palabras clave:

Minería de datos educativos, analítica del aprendizaje, aprendizaje de máquinas

Resumen

En Colombia, las pruebas de Estado Saber-Pro han sido diseñadas para apoyar la evaluación y el mejoramiento de la educación superior en el país. Aplicando la metodología de minería de datos CRISP-DM, se realiza un estudio de los resultados obtenidos en las pruebas Saber-Pro de estudiantes de ingeniería en Antioquia (Colombia). A partir de 108 variables académicas, económicas y socio demográficas se realizan 3 modelos analíticos: 1) agrupación de los tipos de estudiantes, 2) selección de los factores que más influyen en el desempeño de las pruebas, y 3) predicción del desempeño en las pruebas a partir de las variables seleccionadas. Como resultado se encuentra que algunas de las variables más influyentes sobre el resultado de las pruebas son: el número de personas a cargo, método de enseñanza, si el hogar es permanente, el carácter académico de la institución y facilidades económicas como tener horno micro gas y motocicleta.

In Colombia, the Saber-Pro test has been created to support the evaluation and improvement of higher education in the country. This article, applies the CRISP-DM data mining methodology to perform a study of the results obtained in the Saber-Pro tests of engineering students in Antioquia (Colombia). Three analytical models are developed from 108 academic, economic and socio-demographic variables: 1) clustering about student types, 2) selection of the most influential factors in the results of the tests, and 3) prediction of performance in the tests from the selected factors. As a result, the most influential variables on the test result are: the number of dependents, teaching method, if the home is permanent, the academic character of the institution and economic facilities such as micro-gas oven and motorcycle.

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Biografía del autor/a

Ana Isabel Oviedo Carrascal, Universidad Pontificia Bolivariana

Doctora en Ingeniería Electrónica – énfasis en Descubrimiento de Conocimiento, Profesora titular en la Facultad de Ingeniería en Tecnologías de la Información y la Comunicación, Grupo de Investigación GIDATIC, Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia.

Jovanny Jiménez Giraldo, Universidad Católica de Oriente

Ingeniero Electrónico, Estudiante de Maestría en Tecnologías de la Información y la Comunicación en Universidad Pontificia Bolivariana, Docente de tiempo completo en la Facultad de Ingeniería Electrónica y del Grupo de Investigación GIMU de la Universidad Católica de Oriente, Rionegro, Colombia.

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