Aplicación de técnicas de minería de datos para predecir el desempeño académico de los estudiantes de la escuela Lic. Angélica Villón L.

Abstract

Una de las metas que posee la escuela ‘Lic. Angélica Villón L.’ es el desarrollo estratégico, lo que conlleva reconocimientos por su calidad y excelencia académica. Para cumplir esto, se priorizan elementos como la población estudiantil, el cual, se evalúa mediante indicadores como el rendimiento académico. No obstante, la evaluación de este indicador se encuentra limitada impidiendo una óptima toma de decisiones sobre el rendimiento académico. Para solucionar el problema mencionado, se propuso aplicar técnicas de minería de datos con el objetivo de predecir el rendimiento académico en la institución. El procedimiento se basó en la metodología KDD (Descubrimiento de Conocimiento de Base de datos). La metodología KDD se compone principalmente de cinco fases. Entre los resultados logrados se encuentran: el empleo de herramientas inteligencia de negocios creando un almacén de datos para la resolución de problemas de gestión y análisis empresarial; y, la aplicación de técnicas de minería de datos como redes neuronales y árboles de decisión de regresión, mediante la creación de modelos de regresión, para predecir el rendimiento académico de la institución.