Predicción del rendimiento académico con minería de datos buscando reducir el bajo rendimiento académico en asignatura de la UTN – FRRe

Autores
La Red Martínez, David Luis; Giovannini, Mirtha; Scappini, Reinaldo
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
A menudo, las universidades no son capaces de lidiar con la variedad de factores que pueden afectar el rendimiento académico de los estudiantes. Este tipo de situación genera la necesidad de herramientas que determinen patrones de desempeño académico, y permitan establecer perfiles como base para detectar posibles casos de bajo rendimiento de los estudiantes, es decir, detectar los alumnos que necesitan apoyo en sus actividades académicas.
Fil: La Red Martínez, David Luis. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Fil: Giovannini, Mirta Eve. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Fil: Scappini, Reinaldo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Grupo de Investigación Educativa sobre Ingeniería; Argentina
Peer Reviewed
Materia
rendimiento académico
patrones de rendimiento académico
perfiles de rendimiento académico
minería de datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2020-05-29T15:01:08Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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