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Propuesta preliminar entrega 1 noviembre

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Página 1 de 19 FACULTAD DE INGENIERÍA

UNIDAD DE POSGRADOS

PRESENTACIÓN PROPUESTA

TESIS DE MAESTRÍA:

TRABAJO FINAL DE ESPECIALIZACIÓN:

1.

PROPONENTE: Gilberto Dulcey Caballero

2.

CÓDIGO:

3.

CORREO: gdulceyc@unal.edu.co

4.

PROGRAMA: MAESTRÍA EN INGENIERIA DE

SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

5.

DIRECTOR PROPUESTO: Fabio A. Gonzalez

DEPARTAMENTO: Ingeniería de Sistemas e Industrial

TÍTULO:

Modelo para la predicción de la deserción estudiantil en formación

virtual basado en Minería Datos.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: Minería de datos.

6. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN:

6.1 INTRODUCCIÓN

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Página 2 de 19 La enseñanza a distancia a través de Internet es uno de los cambios considerados por las universidades para así poder llegar a aquellas personas que tienen dificultades para llevar a cabo una enseñanza de forma presencial.

PALABRAS CLAVES

MD: Minería de datos.

MDE: Minería de datos aplicada en la educación. MEN: Ministerio de Educación Nacional

TICs: Tecnologías en información y comunicaciones

6.2 MD APLICADA A LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL EN FORMACIÓN VIRTUAL AMBIENTE MUNDIAL.

La evolución de la formación virtual va de la mano con el desarrollo del internet. Actualmente la mayoría de las más importantes universidades del mundo utilizan la formación virtual en diversas formas. Unas ofrecen carreras de pregrado, posgrados y otros cursos de diversos contenidos.

En un artículo de los profesores Mtra. Sonia Verónica Mortis Lozoya, Mtro. José Fernando Lozoya Villegas, del Instituto Tecnológico de Sonora, México del 2005[1], estudiaron la alta deserción estudiantil que llegó a ser del 52%. Fueron múltiples las causas de tan alta deserción, entre las vitales figuran:

 Se detectó que en la publicidad de la institución no se aclaró que el programa educativo era bajo la modalidad virtual presencial en los diferentes medios en que se dio a conocer.

 No se realizaron los filtros que se establecieron como requisitos de ingreso.

 No hubo información de los costos.

 Equivocación del departamento de tesorería al momento del cobro de las materias, donde se cometió el error de cobrar las materias de este programa educativo al valor de las materias presenciales.

 La desmotivación que causo en los estudiantes el hecho de que por el error de tesorería y por el poco margen que se dio a los estudiantes para pagar el costo real, se les cancelo el acceso a la plataforma de SAETI (Aula virtual).

 El elevado costo de las materias virtuales en relación a las materias presenciales.

 Las deficiencias mostradas por SAETI para responder a las necesidades de un curso virtual de acuerdo con comentarios de los propios estudiantes.

 La falta de planeación de los estudiantes en relación a su trabajo y el tiempo de estudio.

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Página 3 de 19

 Insuficiente cultura educativa para llevar a cabo un proceso de aprendizaje autónomo y auto dirigido por parte de los estudiantes inscritos.

 Material de estudio demasiado amplio y con falta de interactividad virtual en todas las materias.

 Insuficiente experiencia para atender un programa educativo virtual en toda su magnitud.

En la UniversidadNacional de La Matanza San Justo, Porvincia de Buenos Aires, Argentina los investigadores Osvaldo M. Spositto, Martín E. Etcheverry, Hugo L. Ryckerboer y Julio Bossero publicaron un artículo[2] tomando como datos los alumnos durante el periodo 2003-2008, utilizando MS-SQL Server como base de datos, el software SPSS para realizar un reprocesamiento y MD utilizando la herramienta Weka, para encontrar un clasificador del rendimiento académico y para detectar los patrones determinantes de la deserción estudiantil.

El desarrollo de este trabajo permitió consolidar en el DIIT, un grupo de investigación en las técnicas de MD y además la implementación de un almacén de datos que permitirá tomar decisiones con menor incertidumbre. Si bien no se logró encontrar un clasificador del rendimiento académico y de la deserción estudiantil con un alto grado de precisión y compresibilidad, se adquirió experiencia en el uso de los programas SPSS y Weka que permitirá que el grupo avance en esta línea de investigación.

Universidades como Oberta de Catalunya[3], Barcelona España, tiene programas especialmente maestrías totalmente virtuales en convenio con universidades nacionales de diferentes países. La misma modalidad es utilizada por el Instituto Tecnológico de Monterrey [4] en México. En Estados Unidos hay varias universidades que ofrecen programas directamente como es el caso de la Phoenix[5], que cuenta con más de 200 universidades en todo el mundo y ofrece más de 100 programas de grado en licenciaturas, maestrías y doctorados virtuales. En el 2010 logró una inscripción máxima de 600.000 estudiantes en todo el mundo. Esta modalidad es remunerativa y el alumno tiene que cancelar determinado dinero durante sus estudios para poderse graduar.

La universidad de Stanford[6], ofrece cursos virtuales gratis donde el alumno se matricula y puede realizar los que le interesen. La deserción en estos casos es alta a pesar de la metodología utilizada y de la calidad de los mismos. El Instituto Tecnológico de Massachusetts MIT[7], tiene a disposición de la comunidad mundial 2100 cursos para el año 2012 en modalidad virtual.

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Página 4 de 19 El profesor Delavari N. de la facultad de Información Tecnológica y Multimedia de la Universidad Cyberjaya, Malasia [9], sostiene la importancia de la MD aplicada a la educación superior con el fin de mejorar su calidad.

Jhonette Moody de la Universidad de Arkansas [10], considera que muchas causas de la alta deserción son principalmente la mala preparación de los alumnos y desconocimiento de la tecnología. Le da importancia a la creación de grupos virtuales que permitan fomentar la sinergia entre los estudiantes. El tutor juega un papel primordial.

Harrell Ivon L, de la Florida State Universitym [11], en un artículo sostiene que los conocimientos básicos en informática, internet, estilo de aprendizaje auditivo, contribuyen a la persistencia del estudiante en los cursos en línea.

Un artículo escrito en el 2009 sobre la importancia de la formación virtual y sus causas de deserción, sostiene que: “La formación virtual también puede causar ansiedad en los alumnos que no tienen confianza en sus habilidades tecnológicas y no es apropiado para todo el contenido de la formación (Mathis & Jackson, 2006). Se requiere una gran cantidad de apoyo de la alta dirección.

Miguel Morales, director del área de e-learning de la universidad Galileo, Guatemala, en un artículo [12], sostiene que para evitar la deserción en formación virtual se deben tener presente las siguientes estrategias desde el punto de vista de diseño e implementación:

 Curso de inducción.

 Ruta de aprendizaje.

 Aspecto social.

 Monitoreo y seguimiento.

 Modelo de implementación.

 Estilos de aprendizaje.

 Analogía de una capsula.

 Rubrica de evaluación.

Existen algunas aplicaciones en MDE aplicadas a la educación superior:

 Análisis del rendimiento académico en los estudios de informática de la Universidad Politécnica de Valencia [13] aplicando MD. España.

 MDE superior aplicada a un modelo de alerta académica. Chile.

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Página 5 de 19 6.2.1 FACTORES O CARACTERISTICAS DE LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL

En el ámbito mundial se puede observar los siguientes factores o características comunes en la deserción estudiantil en formación virtual en la educación superior:

 Falta de conocimientos básicos del alumno en informática, dificultándose la entrada a las plataformas tecnológicas.

 Acceso a internet.

 Falta de conocimientos básicos del alumno referente al curso que va a realizar.

 Falta de información y planeación de los cursos.

6.2.2 IMPORTANCIA DE LA MD CON RELACION A LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL EN FORMACIÓN VIRTUAL

Se puede observar que las causas de abandono estudiantil en formación virtual de la educación superior en los diversos países tienen un factor común: la alta tasa de deserción, causada por factores muy similares. A través de técnicas de MD, herramienta útil y muy aplicada actualmente para descubrir información previamente desconocida y oculta nos permite extraer patrones con el fin de diseñar estrategias para ser aplicadas y poder disminuir la rata de deserción en formación virtual.

6.3 ANTECEDENTES AMBITO NACIONAL

(6)

Página 6 de 19 Una de las maneras para enfrentar entonces el fenómeno de la deserción estudiantil es el aspecto metodológico. Desde lo metodológico se han de enfrentar factores de riesgo como la desmotivación, la saturación, el descuido y en la medida de lo posible procurar iniciativa, coraje y entusiasmo para superar las dificultades que en muchos casos degeneran en casos de deserción.

De acuerdo con esto, todo tutor o profesor virtual debe ocuparse permanentemente de los siguientes aspectos: ofrecer frecuentes palabras de aliento a los estudiantes, ofrecer mecanismos de incentivo para que los estudiantes se interesen más por alcanzar sus logros, hacer reconocimientos oportunos a los aciertos que tengan los estudiantes y establecer espacios de comunicación orientados a conocer y atender las diversas necesidades de los estudiantes que pueden moverlos a alejarse del proceso educativo. Estas recomendaciones al ser atendidas por los tutores o profesores virtuales, seguramente les reducirá el número de estudiantes que desertan. Aparte de lo anterior, que debe ser parte de la actuación docente, muchas universidades cuenta con algunos mecanismos orientados a la prevención de la deserción de los estudiantes tanto virtuales como tradicionales: Sistemas de consejerías virtuales, identificación y revisión de alertas tempranas, etc. Hay que tener en cuenta que el riesgo de deserción es permanente y se debe trabajar para prevenirlo y reducirlo.

6.3.1 MD APLICADA A LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL AMBIENTE NACIONAL.

En Colombia son muy pocos los estudios realizados sobre deserción estudiantil en formación virtual. A finales de la década de los noventa algunas universidades nacionales comenzaron a ofrecer capacitación en esta modalidad, destacándose la Universidad Escuela de Administración y Negocios “EAN” [15], donde ofrecían cursos a nivel de diplomados como “Diseño, orientación y desarrollo de cursos en internet – Aula Virtual”. Hoy en día es una exigencia del MEN, que toda institución de educación dedicada a la formación superior contemple cursos virtuales en sus diferentes programas. Hay universidades que están ofreciendo programas de pregrado y posgrado virtuales y a distancia. Por ejemplo, la Universidad Abierta y a Distancia–UNAD [16], la Universidad Autónoma de Bucaramanga – UNAB [17], que ofrece maestrías en Software Libre, E-Learning y Tecnología Educativa y Medios de Innovación para la educación, en convenio con la Universidad Oberta de Catalunya, España y el Instituto Tecnológico de Monterrey, México.

El doctor Angel H. Facundo1, realiza un estudio detallado sobre el problema de la deserción

estudiantil en la formación virtual y a distancia. [18].

El doctor Angel H. Facundo sostiene: “La deserción es quizás uno de los fenómenos que más están afectando los sistemas de educación y, en especial, el esfuerzo por elevar los niveles

1

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Página 7 de 19 de formación de los recursos humanos para mejorar la competitividad e ingresar plenamente a la sociedad del conocimiento. Por supuesto, Colombia no es la excepción”.

Si se analizan las tasas históricas de escolaridad, se encuentra que Colombia viene de presentar tasas preocupantemente bajas, no obstante los esfuerzos realizados desde los años sesenta del siglo pasado por expandir la matrícula, cuyo avance fue calificado, como lento, insuficiente e inequitativo. Estos avances han fluctuado de forma relativamente concomitante con los vaivenes de la economía. Mientras el crecimiento promedio de los sesenta y setenta fue del 2.2%, del ochenta al 2000 se contrajo al 1%. Durante los últimos 50 años del siglo pasado, la tasa de escolaridad de la población colombiana aumentó sólo en 4.4 años, llegando, en el umbral del siglo XXI, la tasa promedio de escolaridad de la población colombiana sólo a 7.3 años de estudio y en la zona rural no alcanzaba los 5 años de primaria que, ese entonces se identificaba con la educación básica.

Así las cosas, la apertura del país a la globalización y el ingreso a la sociedad de la información y el conocimiento no sólo coincidió con un período de bajo crecimiento económico, sino de un bajo nivel educativo de la población. No obstante los avances, ésta continúa aún en niveles que no superan los promedios regionales.

Por ejemplo, en el año 2007 2 de acuerdo con datos de la UNESCO, mientras en la región

latinoamericana los promedios de matrícula de educación básica y media llegaban al 95%, la tasa Colombiana de escolaridad neta alcanzaba el 89,38% de acuerdo con la información oficial del MEN, siendo la escolaridad aún más baja en las zonas rurales. Y, en determinadas cohortes de edad, por ejemplo en niños de 3-4 años, cuando el estímulo y el alistamiento son tan necesarios, la escolaridad promedio no superaba el 40% mientras en el promedio latinoamericano llega al 60%.

Dentro de este panorama, la deserción estudiantil en cualquiera de los niveles del sistema educativo colombiano, es decir, el abandono del proceso educativo formal antes de haber culminado el ciclo educativo al cual aspiraba, ha sido y continúa siendo un fenómeno muy elevado. No obstante, las investigaciones sistemáticas al respecto sobre deserción son reciente dentro de este panorama, la deserción estudiantil en cualquiera de los niveles del sistema educativo colombiano, es decir, el abandono del proceso educativo formal antes de haber culminado el ciclo educativo al cual aspiraba, ha sido y continúa siendo un fenómeno muy elevado, así como las estrategias y mecanismos institucionales que – a todos los niveles- han comenzado a implementarse.

Las estadísticas del MEN son preocupantes. De acuerdo con datos del año 2004, de cada 100 estudiantes que ingresaron a la escuela, sólo 47 lograron terminar bachillerato. De éstos, sólo 27 ingresaron a la educación superior. Y, del escaso número de quienes ingresaron, sólo un poco más de la mitad terminaron exitosamente sus estudios y se titularon en cualquiera de las modalidades de educación superior (técnica, tecnológica o universitaria).

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Página 8 de 19 La deserción3 es un fenómeno complejo, cuyos factores deben ser tratados de manera

integral. Son diversas las perspectivas desde las cuales se puede analizar el fenómeno: desde la psicológica y sociológica, pasando por la económica, hasta la institucional. Desde el punto de vista de la política educativa (único aspecto al cual se hará referencia en este trabajo), el MEN y las instituciones educativas han puesto en marcha las más variadas estrategias y mecanismos en los diversos niveles y atendiendo a los diversos factores asociados con este fenómeno.

A nivel de educación superior, se han diseñado estrategias y mecanismos relacionados con algunos de los principales factores asociados. Entre otros, la introducción de mejoras en la adaptación de los nuevos estudiantes a la vida universitaria; las consejerías estudiantiles; campañas de planificación familiar; y la prohibición del expendio de licores en zonas aledañas a las instituciones. Entre las principales acciones dirigidas hacia los factores académicos se ha promovido la introducción de programas de orientación profesional; de tutoría; talleres de nivelación y mejoramiento de competencias básicas; foros y mecanismos de divulgación de experiencias exitosas. Un amplio programa de crédito académico focalizado en estudiantes en riesgo, busca superar los factores económicos.

Sin duda, el más novedoso mecanismo ha sido el reciente diseño y puesta en funcionamiento de una herramienta informática, denominada SPADIES (Sistema de Prevención y Análisis de la Deserción en las Instituciones de Educación Superior), como programa institucional para identificar y hacer seguimiento a los posibles desertores. El sistema toma en consideración la que se denomina como “primera deserción” (first drop out); es decir, a quienes por dos períodos académicos consecutivos no asisten a la institución.

Para algunos las anteriores medidas no están lo suficientemente articuladas en una verdadera política educativa. Con todo, es evidente que, de acuerdo con la información oficial, han tenido resultados positivos. A nivel de educación básica, la cobertura neta subió del 84,39% en el 2002 al 89,38% en el 2008, y la deserción se redujo al 5% anual. En este nivel, Colombia se encuentra en un lugar intermedio en la región. Y, en educación superior, la tasa de cobertura con relación a la cohorte de 18-23 años subió del 20,5% en el 2002 al 24,6% en el 2006, y las tasas de deserción bruta anual, según cálculos de la subdirección de Desarrollo Regional del MEN, ha descendido del 16.5% en el 2003 al 12.9% en el 2006, mientras que la deserción general acumulada por cohorte habría bajado del 51.6% en el 2003 al 47.5% en el año 2006 (Ver gráfico nro 1 UNAD. Histórico en relación con la denominada primera deserción). Con todo, todavía las tasas de deserción siguen siendo elevadas, y no obstante

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Página 9 de 19 estas últimas cifras se encuentran dentro de los promedios latinoamericanos que oscilan entre 40% en Argentina y el 59% en Brasil. Según datos del Instituto Internacional de Educación Superior para América Latina y el Caribe (IESALC) de UNESCO, la deserción educativa general y, en especial, la deserción estudiantil a nivel superior continúa siendo un problema preocupante, y por resolver.

Gráfico No. 1 UNAD. Histórico en relación con la denominada “primera deserción” (dos semestres consecutivos de abandono) 1999-I a 2007-2

Fuente: UNAD. Oficina de Registro y Control Académico

La tabla nro 1 hace una comparación de primera deserción entre la Universidad Abierta y a Distancia- UNAD y el resto del país. Se puede observar que a medida que avanza el tiempo la diferencia se hace más pequeña.

Tabla nro. 1 Comparación UNAD – País, en relación con la denominada “primera deserción” (abandono por dos semestres consecutivos)

2003 2004 2005 2006 2007

PAIS 51.6 50.2 48.4 47.5 40.0

UNAD 62,0 59.0 52.0 51.0 42.3

Fuente: Proyecto “Estrategias para disminuir la deserción en Educación Superior”. Subdirección de Desarrollo Sectorial de la Educación Superior. Vice Ministerio de Educación Superior. Bogotá, enero de 2007.

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Página 10 de 19 Este proceso se apoyó con TariyKDD, una herramienta de MD de distribución libre, desarrollada en los laboratorios KDD del grupo de investigación Grias, del Departamento de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad.

Es significativo el aporte de esta investigación con relación a la deserción estudiantil en educación superior utilizando MD.

La doctora Adelaida Salcedo Escarria [20], asesora pedagógica de la universidad Militar Nueva Granada en un artículo publicado en marzo del 2010, sostiene que la deserción universitaria se debe a las siguientes causas:

 Problemas externos a la universidad.

 Problemas internos a la universidad.

 Problemas intrínsecos al estudiante.

 Otras causas

Sin embargo hay una institución pública dedicada a la formación del trabajador colombiano que no pertenece al MEN si no al Ministerio del Trabajo y Seguridad Social, Servicio Nacional de Aprendizaje – Sena, que abrió la modalidad de la educación virtual en el año 2002 con el fin de poder cumplir sus metas y ampliar cobertura. Hoy es la entidad que más utiliza esta modalidad a nivel nacional, siendo las metas para el año 2012 capacitar a 4.169.051 personas. En la tabla nro 2 podemos observar la línea de tiempo de la formación virtual del Sena en sus 55 años de existencia.

Tabla nro 2. Línea de tiempo de la formación virtual del Sena en sus 55 años de existencia

1957 2002 2003 2009 2010 2011 2012

Creación Sena

Creación formación virtual

28.888 aprendices capacitados Virtualmente

3.373.574 aprendices capacitados virtualmente

3.710.931 aprendices capacitados virtualmente

3.790.047 aprendices capacitados virtualmente

4.169.051 aprendices capacitados Virtualmente (META)

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Página 11 de 19 El Sena no tiene un estudio serio sobre las causas de la deserción estudiantil en formación virtual, pero si hay estadísticas que nos permiten medirla, donde se comprueba la alta tasa de abandono estudiantil sobre todo en formación no titulada donde puede en algunos casos llegar hasta un 80% o 90%. La formación titulada (técnicos y tecnologías) tienen una deserción más baja fluctuando entre un 15% y 30%.

Consultado un grupo de instructores encargados de dar formación virtual, sostienen que las causas principales de la deserción son las siguientes:

 Escasos o nulos conocimientos con el contenido del curso.

 Conectividad.

 Falta del recurso computador.

 Falta de tiempo del alumno.

 Falta de motivación del docente

La investigación debe arrojar resultados que permitan aplicar las diferentes estrategias para disminuir la deserción estudiantil en la formación virtual.

La MD es una tecnología muy valiosa que nos permite encontrar patrones ocultos donde podemos generar conocimiento para aplicar las estrategias que más convenga con el fin de solucionar problemas tan graves en las instituciones dedicadas a la formación virtual como es la deserción escolar.

El estudio debe tener en cuenta muchos factores como los socio-económicos, valor del curso, ubicación geográfica, estado del curso, estrato del alumno, etc. Además puede influir factores como: idiosincrasia del estudiante, costumbres, conectividad, escasez de recursos computacionales. Los resultados deben ser tabulados en forma clara y precisa de tal forma que permita su fácil entendimiento y que los patrones los podamos convertir en conocimiento.

La MD es una tecnología emergente muy valiosa hoy en día y de gran utilidad y aplicabilidad en la educación. Su uso permite tomar decisiones pertinentes que contribuyen al desarrollo y a la optimización de los recursos. Nos da a conocer los principales patrones de la deserción estudiantil en la educación virtual para poder desarrollar las estrategias correspondientes con el fin de disminuir la deserción en este campo.

(12)

Página 12 de 19 7. IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

Deserción estudiantil en la formación virtual de la educación superior.

Los avances tecnológicos en el presente siglo (XXI), han facilitado el acceso a las grandes bases de datos pudiendo utilizarlas de la mejor forma, contando con una tecnología muy poderosa llamada MD, utilizada actualmente en el campo de la educación.

Las instituciones de educación superior con el fin de ampliar cobertura y fronteras y con el auge del internet, crean programas de pregrado y posgrado y cursos en forma virtual. Esta nueva modalidad les permite a las diferentes comunidades poder realizar estudios en universidades que les sería imposible tener acceso en forma presencial por múltiples factores como los económicos, ubicación, etc. Infortunadamente la deserción estudiantil en este campo es bastante alta no solamente en Colombia si no en muchos países. Investigaciones realizadas sobre el particular han llegado a diversas conclusiones como por ejemplo la mala preparación del alumno, desconocimiento básico del curso a realizar, falta de planeación de los cursos por parte de la institución, conectividad, falta del recurso computador por parte del alumno, etc.

Esta investigación pretende encontrar los patrones existentes en las bases de datos relacionadas con esta clase de formación para poder diseñar estrategias con el fin de que sean aplicadas por las diferentes autoridades para reducir la tasa de deserción.

Los datos ha utilizar son suministrados por una entidad pionera en Colombia en formación virtual, tomando como referencia los utilizados en los años 2007 hasta 2012 inclusive. ¿Desarrollando un modelo predictivo para afrontar la deserción estudiantil en la formación virtual mediante la minería de datos se encontrará los patrones para diseñar estrategias que al ser aplicadas por las autoridades se reducirá la tasa de deserción?

8. OBJETIVO GENERAL Y OBJETIVOS ESPECÍFICOS

8.1 OBJETIVO GENERAL.

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Página 13 de 19 8.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.

• Diseñar un modelo predictivo basado en técnicas de Minería de Datos.

• Implementar el modelo predictivo a la población específica.

• Evaluar los resultados obtenidos para proponer estrategias con el fin de

disminuir la deserción estudiantil en la formación virtual.

9. METODOLOGIA.

En el desarrollo del presente proyecto se utilizará la metodología CRISP-DM pertinente con la tecnología minería de datos, utilizada en la elaboración del proyecto. CRISP-DM está descrita en términos de modelo de proceso jerárquico, consistente en un conjunto de tareas la cual establece:

Comprensión del negocio

Esta fase inicial se enfoca en la comprensión de los objetivos de proyecto y exigencias desde una perspectiva de negocio, luego convirtiendo este conocimiento de los datos en la definición de un problema de minería de datos y en un plan preliminar diseñado para alcanzar los objetivos.

Comprensión de los datos

La fase de entendimiento de los datos comienza con la colección de datos inicial y continua con las actividades que le permiten familiarizar primero con los datos, identificar los problemas de calidad de datos, descubrir los primeros conocimientos en los datos, y/o descubrir subconjuntos interesantes para formar hipótesis en cuanto a la información oculta.

Preparación de los datos

(14)

Página 14 de 19 Modelado

En esta fase, varias técnicas de modelado son seleccionadas y aplicadas, y sus parámetros son calibrados a valores óptimos. Típicamente hay varias técnicas para el mismo tipo de problema de minería de datos. Algunas técnicas tienen requerimientos específicos sobre la forma de datos. Por lo tanto, volver a la fase de preparación de datos es a menudo necesario.

Evaluación

En esta etapa en el proyecto se construye un modelo (o modelos) que parece tener la alta calidad de una perspectiva de análisis de datos.

Antes del proceder al despliegue final del modelo, es importante evaluar a fondo ello y la revisión de los pasos ejecutados para crearlo, para comparar el modelo correctamente obtenido con los objetivos de negocio. Un objetivo clave es determinar si hay alguna cuestión importante de negocio que no ha sido suficientemente considerada. En el final de esta fase, una decisión en el uso de los resultados de minería de datos debería ser obtenida.

Desarrollo

La creación del modelo no es generalmente el final del proyecto. Incluso si el objetivo del modelo es de aumentar el conocimiento de los datos, el conocimiento ganado tendrá que ser organizado y presentado en el modo en el que el cliente pueda usarlo. Dependiendo de los requerimientos, la fase de desarrollo puede ser tan simple como la generación de un informe o tan compleja como la realización repetida de un proceso cruzado de minería de datos a través de la empresa. En muchos casos, es el cliente, no el analista de datos, quien lleva el paso de desarrollo. Sin embargo, incluso si el analista realizara el esfuerzo de despliegue, esto es importante para el cliente para entender de frente que acciones necesita para ser ejecutadas en orden para hacer uso de los modelos creados actualmente.

9.1 COMPONENTES DEL DISEÑO METODOLÓGICOS

Cosmovisión: Acción /participación. Tipo estudio: Exploratorio.

(15)

Página 15 de 19 10. ACTIVIDADES A DESARROLLAR.

Fase Actividad Negocio Descripción Resultados

Compresión del negocio

Objetivos del negocio. Plan preliminar

Entendimiento de la Formación virtual

Entendimiento del

negocio y definición del problema MD

Nnn Objetivos negocio. PPlll Plan preliminar.

Definición del

problema. Ppp

Compresión de los datos

Recolección datos Análisis cursos formación

virtual

Conocimientos iniciales de los datos

V Identificación P problema datos Preparación

de los datos

Limpieza de datos. Transformación datos.

Selección tablas,

registros.

Análisis de los datos de los cursos formación virtual con énfasis en la deserción.

Datos deben quedar listos para ser modelados.

Datos limpios

Modelado Aplicar técnicas de

modelado

Buscar patrones de los datos Modelamiento de datos calibrando parámetros a valores óptimos

Técnicas aplicadas con parámetros óptimos.

Evaluación Creación del modelo Extracción del conocimiento Modelamiento Cre Modelo creado

Desarrollo Definición estrategias Revisión proyecto y

mantenimiento y monitoreo

Estrategias definidas para ser aplicadas

Estrategias

elaboradas

11.CRONOGRAMA

Semanas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Actividades

Objetivos y conocimiento del Negocio.

Plan preliminar Recolección datos

Limpieza y transformación datos

Aplicación técnicas modelado Creación del modelo

Definición de estrategias

(16)

Página 16 de 19 12. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA.

[1]. Causas de tipo académico y no académico de la deserción estudiantil en el primer módulo de la Licenciatura en Dirección de la cultura Física y el Deporte Modalidad Virtual Presencial, Instituto Tecnológico Sonora, México.

[2]. Aplicación de técnicas de minería de datos para la evaluación del rendimiento académico y la deserción estudiantil, Universidad Nacional de la Matanza San Justo, provincia de Buenos Aires, Osvaldo M. Spossito, Martín E. Etcheverry, Hugo L. Ryckerboer y Julio Bossero.

[3]. Universidad Oberta de Catalunya, Barcelona España. [4]. Instituto Tecnológico de Monterrey, México.

[5]. Universidad Phoenix , EE.UU.

[6]. Universidad Stanford, California, EE.UU.

[7]. Instituto Tecnológico de Massachusetts, EE.UU. [8]. Universidad de la Florida, EE.UU.

[9]. Information technology based higher education and training 2005. Ithet 2005 – 6th International Conference.

[10]. Quarterly review of distance education. Michael Simonson and Charles Schlosser- 2004.

[11]. Using student characteristic to predict the persistence of Community college students in on line courses., Harrell Ivan L., Florida State University, EE.UU

[12]. 8 buenas prácticas para evitar la deserción en un curso virtual, universidad Galileo, Guatemala, Miguel Morales.

[13]. Universidad Politécnica, Valencia España.

[14]. Universidad Tecnológica de Izucar, Matamoros, México. [15]. Escuela de Administración y Negocios, EAN.

[16]. Universidad Abierta y a Distancia – UNAD. [17]. Universidad Autónoma de Bucaramanga-UNAB.

[18]. Análisis sobre la deserción en la educación superior a distancia y virtual: caso de la UNAD – Colombia, Angel H. Facundo, UNAD.

[19]. Una lectura sobre deserción universitaria en estudiantes de pregrado desde la perspectiva de la minería de datos, 2009, Ricardo Timaran Pereira, Universidad de Nariño.

[20]. Deserción universitaria en Colombia, Adelaida Salcedo Escarria, universidad Militar Nueva Granada, 2010.

(17)

Página 17 de 19 Autores: Carolina Guzman Ruiz, Diana Duran Muriel, Jorge Franco Gallego, Elkin Castaño Velez, Santiago Gallon Gomez, Karoll Gomez Portilla, Johanna Vasquez Velasquez.

[22]. Formación en línea en la universidad. Pixel-Bit Revista de medios y educación, número 33 página 155 -163.

Universidad Sevilla, España, 2008.

[23]. El uso de un entorno virtual en la enseñanza superior: Una experiencia en los estudios de pedagogía de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) y la Universidad Rovira i Virgili (URV), España.

Autores: Carmen Ruiz Bueno, Oscar Mas Torello y José Tejada Fernandez.

[24]. Soledad, frustación y deserción virtual. Formación en tutoria virtual OEA (2007) Autor: Ramiro Aduviri Velasco.

[25]. Taller de Minería de Datos aplicada a la educación. Autor(s): Mercedes Torrado, 27 Junio del 2011.

Departamento de Métodos de investigación y diagnostico en la educación (MIDE). Universidad de Barcelona – España.

[26]. Web of Science: Title: Data mining in software engineering Author(s): Halkidi M.; Spinellis D.; Tsatsaronis G.; etal.

Source: INTELLIGENT DATA ANALYSIS Volume: 15 Issue: 3 Pages: 413-441 DOI: 10.3233/IDA-2010-

0475 Published: 2011

[27]. Web of Science: Title: A segment-based framework for modeling and mining data streams

Author(s): Aggarwal Charu C.

Source: KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS Volume: 30 Issue: 1 Pages: 1-29 [28]. Data mining: past, present and future Autor: Coenen Frans

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1972812.1972817 [29]. A review of data mining techniques

Author: Lee Sang Jun, Siau Keng

http://www.mendeley.com/research/web-mining-applications-and-techniques

13. RECURSOS FÏSICOS.

Recurso Cantidad

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Conexión internet 1

Impresora 1

Papelería

14. COSTOS DEL TRABAJO Y FUENTES DE FINANCIACION.

CONCEPTO FUENTE COSTO

UNITARIO

COSTO MES

TIEMPO MESES

COSTO TOTAL Recurso humano

Investigador(160h/mes) Estudiante $50.000/hora $8.000.000 8 $64.000.000 Director(4h/mes) U.

Nacional

$100.000/hora $400.000 8 $3.200.000

Recursos Físicos

Computador Estudiante $2.500.000 $2.500.000

Conexión a Internet Estudiante 100.000/mes $1.200.000

Impresora Estudiante $200.000 $200.000

Elementos de papelería Estudiante $800.000 $800.000

Costo total Proyecto $71.900.000

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Página 19 de 19 16. FIRMA DEL PROPONENTE. __________________________________

Gilberto Dulcey Caballero

17.FIRMA DEL DIRECTOR. ___________________________________

Fabio A. Gonzalez

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