Descubrimiento de conocimiento útil para la detección del fracaso escolar. Aplicación a un caso real
Autor
Vallejo Gato, Miguel Ángel
Tutor
Ventura Soto, S.Editor
Universidad de CórdobaFecha
2016Materia
Minería de datosClasificación
Fracaso escolar
Abandono escolar
LMS
Sistema para la gestión del aprendizaje
Pleno
Modelos de predicción
Data Mining (DM)
Classification
School failure
Dropout
Learning management system
Datamart
Predictive models
METS:
Mostrar el registro METSPREMIS:
Mostrar el registro PREMISMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
El fracaso escolar es un problema que está presente en muchos ámbitos de la sociedad. Se produce cuando existe un fallo en una acción educativa (ya sea por parte del proceso de enseñanza propuesto por el centro o del proceso de aprendizaje del alumno).
La predicción temprana de alumnos en riesgo nos permite ejecutar medidas correctivas que permitan evitar el fracaso escolar de dichos alumnos (y por lo tanto el fracaso del centro).
El Grupo Santillana comercializa productos software que recogen información de los alumnos en distintos ámbitos (LMS, Test de conocimientos y gestión económica). Estos datos no han sido explotados y podrían ser una importante fuente de extracción de conocimiento.
En este proyecto se trata de generar un conjunto de datos sobre el cual se aplicarán técnicas de minería de datos para crear modelos predictivos que permitan detectar a los alumnos en riesgo de fracaso escolar. De esta forma el personal docente podrá actuar a tiempo para evitar esta situación. Educational failure is a problem that is very prevalent in many areas of our society. It is produced when there is failure in educational activities. This may be due to the process of the educational system or due to the student's learning process
Early detection of these at risks students allows us to execute corrective measures that will prevent educational failure, as well as the failure of that educational center.
Santillana Group commercializes software products that collect student’s information in various areas (LMS, Knowledge testing and economy management). This data has not been researched and could be an important source of knowledge extraction.
This project attempts to generate a dataset on which data mining techniques will be applied to create predictive models to detect at risks students. This way the teachers may act accordingly in order to avoid this situation.
Descripción
Premio extraordinario de Trabajo Fin de Máster curso 2014-2015. Sistemas Inteligentes