UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA MAESTRIA EN INGENIERIA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN.
TITULO
Modelo para la predicción de la deserción
estudiantil en formación virtual basado en
FORMACION VIRTUAL
Herramienta utilizada: Minería de datos. Modelo: Predictivo.
Metodología: CRISP-DM
JUSTIFICACIÓN
La Minería de Datos es una tecnología emergente
muy valiosa hoy en día y de gran utilidad y aplicabilidad en la educación.
LIMITACIONES
Instituciones de educación superior. Área: formación virtual.
FORMACIÓN VIRTUAL
FACTORES COMUNES EN LA DESERCCIÓN
• 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.
• Falta motivación del docente. • Falta tiempo del alumno.
• Falta de computador.
OCHO (8) BUENAS PRÁCTICAS EVITAR
DESERCIÓN ESTUDIANTIL EN FORMACIÓN
VIRTUAL
• Curso de inducción.
• Ruta de aprendizaje.
• Aspecto social.
• Monitoreo y seguimiento.
• Modelo de implementación.
• Estilos de aprendizaje.
• Analogía de una capsula.
• Rubrica de evaluación.
Fuente: Miguel Morales, director de área E-learning, universidad
APLICACIONES MINERIA DATOS EN LA
EDUCACIÓN SUPERIOR
• Análisis del rendimiento académico en los estudios de informática de la Universidad Politécnica de
Valencia aplicando Minería de Datos. España.
• Minería de Datos en educación superior aplicada a un modelo de alerta académica. Chile.
• Aplicación de la Minería de Datos para predecir la deserción. Universidad Tecnológica de Izucar,
FORMACIÓN VIRTUAL
COLOMBIA
INSTITUCION PROGRAMAS
VIRTUALES
EAN Pregrado, diplomados
UNAB Pregrado,
especializaciones, maestrías
UNAD Pregrado,
especializaciones.
SENA Cursos titulados, no
titulados
UNAD. HISTÓRICO EN RELACIÓN CON
LA DENOMINADA “PRIMERA
DESERCIÓN
1999-1 a 2007-2
2003 2004 2005 2006 2007
País % 51.6 50.2 48.4 47.5 40.0
UNAD % 62,0 59.0 52.0 51.0 42.3
COMPARACIÓN UNAD – PAÍS
EN RELACIÓN CON LA DENOMINADA
“PRIMERA DESERCIÓN”
2003 -2007
Fuente: Proyecto “Estrategias para disminuir la deserción en
Instructor Alumnos matriculados
Alumnos aprobaron
Alumnos desertores
%
deserción
Instructor1 360 296 64 18
Instructor2 360 307 53 15
Instructor3 360 295 85 24
SENA - ANÁLISIS ESTADÍSTICO DESERCIÓN DE CURSOS
DE INGLÉS POR INSTRUCTOR I SEMESTRE (FORMACIÓN TITULADA
)
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 Virtualment e (META) SENA
LÍNEA DE TIEMPO DE LA FORMACIÓN VIRTUAL DEL SENA EN SUS 55 AÑOS DE EXISTENCIA
PROBLEMA
OBJETIVO GENERAL
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
ACTIVIDADES
Fase Actividad Negocio Descripción Resultados
Compresión
del negocio • Misión • Visión • Principios • Valores • Naturaleza • Objetivos • Funciones
• Plan preliminar
Entendimiento de la Formación virtual
Entendimiento del negocio y definición del problema MD Objetivos negocio. Plan preliminar. Definición del problema Compresión de los datos
• Recolección datos
• Calidad de los datos Análisis virtual cursos formación Conocimientos iniciales de los datos
Conocimiento datos
Preparación de los datos
• Limpieza de datos. • Transformación
datos.
• Selección registros.
Análisis de los datos de los cursos formación virtual con énfasis en la deserción.
Datos deben quedar listos para ser modelados.
Datos limpios y transformados
Modelado • Aplicar técnicas de
modelado
• Calibrar parámetros
Buscar patrones de los datos Modelamiento de datos calibrando parámetros a valores óptimos
Técnicas aplicadas con parámetros óptimos.
Evaluación • Creación del modelo.
• Análisis de resultados. Extracción del conocimiento Modelamiento Modelo creado
Desarrollo Definición estrategias Revisión proyecto y mantenimiento y monitoreo
Estrategias definidas para ser aplicadas
Estrategias
Sugeridas. Informe definitivo.
Documentación
COMPONENTES DEL
DISEÑO – METODOLOGIA
COSMOVISIÓN: ACCION/PARTICIPATIVO.
TIPO ESTUDIO: EXPLORATORIO.
TIPO DISEÑO: NO EXPERIMENTAL.
ESTRATEGIAS INVESTIGACIÓN: CUANTITATIVA.
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 62 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
Revisión proyecto
Documentación proyecto
BIBLIOGRAFIA BASICA
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2005.
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