SISTEMA DE PREDICION DE DESERCION DE ESTUDIANTES DE LA UNIVERSIDAD DE LAMBAYEQUE USANDO MINERIA DE DATOS

Rolando Herrera Matos

Septiembre 2014.

SISTEMAS DE INFORMACION CONVENCIONALES

APLICANDO DATA MINING

PAÍS TITULO TÉCNICA DE MINERIA DE DATOS

 COLOMBIA Lectora de deserción

universitaria de pregrado desde la perspectiva de la minería de datos

Arboles de decisión C4.5

MEXICO Minería de datos : predicción de la deserción escolar mediante el algoritmo de arboles de decisión n y los k vecinos mas cercanos.

Arboles de decisión C4.5K vecinos mas cercanos.

Estados Unidos New Directions in Education Research: Using Data Mining Techniques to Explore Predictors of Grade Retention.

árboles de clasificación y regresión logístic

Croacia Student dropout analysis with application of data mining methods.

regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales

India Mining Education Data to Predict Student’s Retention: A comparative Study

Árbol de decisión ID3 y C4.5

ESTUDIOS PREVIOS

Objetivos de la investigación:

El objetivo principal es aplicar la minería de datos para generar un modelo de predicción y observar el comportamiento.

Desarrollar un sistema que haga uso del modelo predictivo de la deserción de estudiantes universitarios.

Generar información que ayude en la toma de decisión antes de presentar una situación de deserción estudiantil.

Base Tecnológica:Data Mining

Base Tecnológica:PHP

Base Tecnológica:POSTGRESQL

Base Tecnológica:BOOTSTRAP + HTML5+ CCS

Base Tecnológica:WEKA

Base Tecnológica:RAPID MINER

Base Tecnológica:DEBIAN (SERVER) GNU/LINUX

GRACIAS