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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/28848 Cómo citar
Título: Modelado de trayectorias académicas de estudiantes universitarios mediante técnicas de analítica de aprendizaje
Autor: Martínez Ben, Pablo Andrés
Montañés Soleri, Óscar Sebastián
Serralta Gascue, Juan Manuel
Título Obtenido: Ingeniero en Computación
Facultad o Servicio que otorga el Título: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
Tutor: Tansini, Libertad
Tipo: Tesis de grado
Palabras clave: Analíticas del aprendizaje, Machine learning, Process mining, Data warehouse
Fecha de publicación: 2021
Resumen: La motivación para la realización de este proyecto, surge a raíz de la necesidad de la UEFI (Unidad de Enseñanza de Facultad de Ingeniería), de buscar posibles causas o explicaciones sobre la desvinculación de los estudiantes con sus carreras, en base a los datos disponibles en el sistema de bedelías de la Udelar. Dentro de este proyecto se desprenden los siguientes resultados: 1.- La automatización de parte del proceso de realización de informes por parte de la UEFI mediante la implementación de una primera versión de un Data Warehouse. 2.- Análisis descriptivo de las variables que pueden incidir en la desvinculación de los estudiantes utilizando nuevas fuentes de datos, que hasta el comienzo de este proyecto no estaban siendo utilizadas (encuesta continua de hogares, escolaridades de los alumnos en la ANEP y geo-referenciación de las direcciones de los estudiantes). 3.- Modelado de las trayectorias y comportamiento de los estudiantes a lo largo de su carrera, utilizando técnicas de machine learning y process minnig, para analizar posibles motivos sociales o curriculares, que podrían brindar alguna explicación de la desvinculación con la carrera.
Editorial: Udelar.FI
Citación: Martínez Ben, P., Montañés Soleri, Ó. y Serralta Gascue, J. Modelado de trayectorias académicas de estudiantes universitarios mediante técnicas de analítica de aprendizaje [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2021.
Licencia: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Aparece en las colecciones: Tesis de grado - Instituto de Computación

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