dc.contributor.advisor | Calderón Sedano, José Antonio | |
dc.contributor.author | Asto Rodríguez, Emerson Maximo | |
dc.creator | Asto Rodríguez, Emerson Maximo | |
dc.date.accessioned | 2020-12-16T14:55:06Z | |
dc.date.available | 2020-12-16T14:55:06Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12759/6947 | |
dc.description.abstract | 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. | es_PE |
dc.description.abstract | 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. | en_US |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Privada Antenor Orrego | es_PE |
dc.relation.ispartofseries | T_MAEST.INGE_119 | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Universidad Privada Antenor Orrego | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UPAO | es_PE |
dc.subject | Framework | es_PE |
dc.subject | Minería de datos | es_PE |
dc.title | 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 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
thesis.degree.level | Maestría | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Privada Antenor Orrego. Escuela de Postgrado | es_PE |
thesis.degree.name | Maestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Sistemas de Información | es_PE |
thesis.degree.discipline | Maestría en Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_PE |
renati.discipline | 612997 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |