Aplicación de la minería de datos para determinar reglas sobre estudiantes con problemas docentes

Abstract

La Minería de Datos (MD) se ha convertido en una herramienta muy poderosa debido a su utilidad en la extracción de conocimiento de grandes volúmenes de datos. Sus técnicas y métodos han sido aplicados en múltiples áreas, incluyendo su uso en la educación superior para la comprensión, mejora y adaptación de los sistemas educacionales. La presente investigación describe todo el proceso realizado para la obtención de un modelo que permita predecir dada su trayectoria actual, aquellos estudiantes con alta probabilidad de presentar problemas académicos con una asignatura en particular, apoyándose en las técnicas y algoritmos de la Minería de Datos Educacional. Para validar la aplicabilidad de este modelo al contexto de la Universidad de las Ciencias Informáticas, se implementó un sistema de alerta temprana. En la implementación de dicho sistema se utilizó el lenguaje de programación Java, la herramienta de desarrollo NetBeans y la librería Weka para el análisis de los datos, todo el proceso guiado por la metodología XP. Con el estudio de esta investigación, los profesores de la Universidad de las Ciencias Informáticas contarán con una nueva alternativa para predecir automáticamente estudiantes con problemas docentes.