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Título : Implementar una solución de inteligencia de negocios para explotar la información académica de los estudiantes aplicando Learning Analytics
Autor : Piedra Pullaguari, Nelson Oswaldo
Landacay Jaramillo, Katty Juliana
Palabras clave : Learning analytics
Bases de datos
Ingeniero en sistemas informáticos y computación – Tesis y disertaciones académicas
Fecha de publicación : 2015
Citación : Landacay Jaramillo, Katty Juliana. (2015). Implementar una solución de inteligencia de negocios para explotar la información académica de los estudiantes aplicando Learning Analytics. (Trabajo de Fin de Titulación de Sistemas Informáticos y Computación). UTPL, Loja.
Resumen : In this research project have been obtained and extracted the data from the various academic systems Student Career Computer and Computer Systems of the Universidad Técnica Particular de Loja in order to be able to analyze academic, social, economic traces and institutions that have left students in the past five years. Once recognized traces its characteristics are drawn to discover the factors and their positive or negative influence on students, this is obtained by interconnecting the result of each factor to the prior approval or disapproval obtained by students according to their academic records. Each factor is what has grouped within a proposed Learning Analytics framework, consisting of six dimensions: personal, teacher training, economic, familial, institutional and academic. Once detected results from the interplay of each factor and its influence on students, have created individual flows for each dimension to calculate the weights which disclose the percentage chance of approval that a student will have to comply or not with the variables of each factor.
Descripción : En el presente proyecto de investigación se han obtenido y extraído los datos de los diversos sistemas académicos de los estudiantes de la carrera de Sistemas Informáticos y Computación de la Universidad Técnica Particular de Loja con el propósito de poder analizar los rastros académicos, sociales, económicos e institucionales que han dejado los estudiantes en los últimos cinco años. Una vez reconocidos los rastros se han extraído sus características para descubrir los factores y su influencia positiva o negativa en los estudiantes, esto se obtiene al interrelacionar el resultado de cada factor con el estado de aprobación o reprobación obtenido por los estudiantes según sus registros académicos. A cada factor se lo ha agrupado dentro un marco propuesto para Learning Analytics, constituido de seis dimensiones: personal, formativa del docente, económica, familiar, institucional y académica. Una vez detectados los resultados de la interrelación de cada factor y su influencia en los estudiantes, se han creado flujos individuales por cada dimensión para poder calcular los pesos que permitirán predecir el porcentaje de probabilidad de aprobación que tendrá un estudiante al cumplir o no con las variables de cada factor.
URI : http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/12639
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación

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