Aplicación de un modelo de minería de datos para identificación de patrones que influyen en la deserción académica en el instituto superior Leonardo Davinci usando IBM SPSS modeler y la metodología CRISP-DM

Abstract

En la actualidad para las instituciones educativa se ha convertido en un problema conocer los patrones que influyen en la deserción académica y de esta manera tratar de reducir este número, convirtiéndose en un dolor de cabeza para los tomadores de decisiones de las Instituciones educativas. Es por ello que es importante conocer porque los estudiantes deciden abandonar sus estudios y cuáles son las circunstancias que lleva a ello. Las herramientas que permiten crear un modelo de minería de datos y más el análisis de la información de los datos de los estudiantes que fueron proporcionados por los sistemas informáticos del Instituto Superior Leonardo Davinci, nos ha llevado ha crear un modelo de minería de datos que nos lleva a obtener patrones que influyen en un estudiante desertor. La presente modelo se implementó a través del análisis de la información: personal, académica y de la interacción de los estudiantes. Para contribuir con la solución al problema de la deserción estudiantil se plantea desarrollar un “Modelo de Minería de datos para identificación de patrones que influyen en la Deserción Académica en el Instituto Superior Leonardo Davinci” con el objetivo de conocer cuáles son las posibles causas o patrones que llevan a un alumno a abandonar sus estudios, basado en del análisis de las características de los datos de los estudiantes.

At present for educational institutions it has become a problem to know the patterns that influence academic dropout and thus try to reduce this number, becoming a headache for decision makers in educational institutions. That is why it is important to know why students decide to abandon their studies and what are the circumstances that lead to it. The tools that allow creating a data mining model and more the analysis of the information of the student data that were provided by the computer systems of the Leonardo Davinci Higher Institute, has led us to create a data mining model that leads to obtain patterns that influence a dropout student. This model was implemented through the analysis of information: personal, academic, and student interaction. To contribute to the solution to the problem of student dropout, it is proposed to develop a ““Data Mining Model to identify patterns that influence Academic Dropout at the Leonardo Davinci Higher Institute““ with the aim of knowing what the possible causes or patterns are that lead a student to abandon their studies, based on the analysis of the characteristics of student data..