Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12759/6947
Título : Framework basado en minería de datos para la obtención del perfil de egreso de los estudiantes del programa de Ingeniería Mecatrónica de la Universidad Nacional de Trujillo año 2019
Autor : Asto Rodríguez, Emerson Maximo
Asesor: Calderón Sedano, José Antonio
Palabras clave : Framework
Minería de datos
Fecha de publicación : 2020
Institución : Universidad Privada Antenor Orrego - UPAO
No. de serie: T_MAEST.INGE_119
Resumen : Esta investigación busca el planteamiento de una metodología para la obtención del perfil de egreso de un programa de educación superior, el cual es necesario en procesos de acreditación y/o mejora continua, a partir únicamente de los historiales de calificaciones de los egresados, mediante la aplicación de técnicas de minería de datos. Para ello se propone un Framework metodológico, el cual será aplicado a los historiales de calificaciones de las últimas promociones del programa de Ingeniería Mecatrónica de la Universidad Nacional de Trujillo. Se inicia el proceso con la caracterización del plan de estudios respecto a un conjunto de atributos previamente seleccionados, los cuales componen el perfil de egreso, luego de transforma los datos para adecuarlos a la técnica de minería de datos seleccionada, la cual fue la técnica de aprendizaje no supervisado con el algoritmo K-Means, a continuación, se procede a ejecutar iterativamente el algoritmo de minería, en el software RapidMiner, con el fin de encontrar el modelo que mejor se ajuste a los datos. Una vez obtenido el mejor modelo, se procede a una etapa de interpretación y evaluación de los resultados y finalmente a la síntesis del perfil de egreso del programa de Ingeniería Mecatrónica, el cual demostró ser lógico y coherente con el contexto y la prospectiva del programa. Encontrándose también durante el proceso información relevante que puede usarse para el planteamiento de acciones de mejora en la formación académica del programa. Se valida el framework propuesto mediante una encuesta dirigida a expertos del programa de Ingeniería Mecatrónica, determinándose que los indicadores de efectividad y reusabilidad del framework propuesto son Bueno y Aceptable respectivamente, por lo que se le considera valido.
This research seeks the approach of a methodology for obtaining the graduation profile of a higher education program, which is necessary in processes of accreditation and / or continuous improvement, based only on the history of graduates' qualifications, through the application of data mining techniques. For this, a methodological framework is proposed, which will be applied to the qualification records of the latest promotions of the Mechatronics Engineering program of the National University of Trujillo. The process begins with the characterization of the curriculum regarding a set of previously selected attributes, which compose the discharge profile, after transforming the data to adapt them to the selected data mining technique, which was the technique of Unsupervised learning with the K-Means algorithm, then the mining algorithm is run iteratively, in the RapidMiner software, in order to find the model that best fits the data. Once the best model is obtained, we proceed to a stage of interpretation and evaluation of the results and finally to the synthesis of the exit profile of the Mechatronics Engineering program, which proved to be logical and consistent with the context and the prospective of the program. Also found during the process is relevant information that can be used for planning improvement actions in the academic training of the program. The proposed framework is validated by means of a survey addressed to experts from the Mechatronics Engineering program, determining that the indicators of effectiveness and reusability of the proposed framework are Good and Acceptable respectively, for which reason it is considered valid.
URI : https://hdl.handle.net/20.500.12759/6947
Aparece en las colecciones: Sistemas de Información

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