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Title:	Data mining for the prediction of student dropout at the National Open and Distance University Minería de datos para la predicción de la deserción estudiantil en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia
metadata.dc.creator:	Avila Perez, Mario Luis Medina, Javier
Keywords:	Data mining;Bigdata;Decision Trees;Prediction;KDD;Data mining;Bigdata;´´Arboles de decisión;predicción;KDD
Publisher:	Sello Editorial UNAD
metadata.dc.relation:	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/wpecbti/article/view/4354/4261
metadata.dc.format.*:	application/pdf
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares
Description:	This document aims to disseminate a research proposal within the framework of the master's degree in IT management at Universidad Nacional Abierta y a Distancia. The document presents an approach expressing the opportunity to apply data analytics techniques to student information that is collected from UNAD's academic processes. Which, are able to analyze using data mining techniques to generate a model of predicting student dropout in order to contribute to the adoption of strategies to implement mitigation measures to reduce this phenomenon that affects not only UNAD but all educational institutions in the country and the world. Analyzing large amounts of information using Data Mining has enabled the refinement of strategies and campaigns in fields such as business intelligence; in the field of education the application of Data Mining techniques through the analysis of large volumes of data, provide support for decision-making, allowing managers of institutions to concentrate efforts or direct them to certain specific ambits or areas, greatly improving process effectiveness by allowing them to approach knowledge more effectively and efficiently      Este documento tiene como fin divulgar una propuesta de investigación en el marco de la maestría en gestión de TI de la universidad abierta a distancia, el documento presenta un planteamiento donde se expresa la oportunidad de aplicar técnicas de analítica de datos a la información de los estudiantes que se recopila de los procesos académicos de la UNAD. Los cuales, son susceptibles de analizar mediante técnicas de minería de datos para generar un modelo de predicción de la deserción estudiantil con el propósito de contribuir con la adopción de estrategias que permitan implementar medidas paliativas para disminuir este fenómeno que afecta no solamente a la UNAD sino a todas las instituciones de educación en el país y en el mundo. El análisis de grandes cantidades de  información mediante Data Mining  ha permitido afinar las estrategias y campañas en campos como la inteligencia de negocios;  en el campo de la educación  la aplicación de  técnicas de Data Mining  a través del análisis  de grandes volúmenes de datos,  proporcionan un soporte para la toma de decisiones, lo que permite a los directivos de las instituciones  concentrar los esfuerzos o dirigirlos a ciertos ámbitos o área específicas, lo que mejora enormemente la efectividad en los procesos   permitiendo acercarse al conocimiento de manera más  efectiva y eficiente.
metadata.dc.source:	Documentos de Trabajo ECBTI; Vol. 1 Núm. 2 (2020)
URI:	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/43092
Other Identifiers:	https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/wpecbti/article/view/4354 10.22490/ECBTI.4354
Appears in Collections:	Documentos de Trabajo ECBTI

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