Redes bayesianas para identificar perfiles de estudiante. Aplicación al estudio del abandono de las titulaciones de Informática en la Universidad de Castilla-La Mancha
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/89887
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2016-07-06
EditorUniversidad de Almería
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
El abandono de los estudiantes es un problema que afecta a todas las universidades siendo más acusado en las titulaciones de las ramas de Ingeniería y Arquitectura. Como docentes del Grado de Ingeniería Informática de la Universidad de Castilla-La Mancha nuestro interés se centra en analizar el perfil del estudiante que abandona estos estudios, con el fin de definir acciones orientadas a reducir la actual tasa de abandono. En ediciones anteriores de las JENUI se ha analizado esta problemática desde el punto de vista de la estadística tradicional y de la minería de datos, mediante árboles de decisión y regresión multivariante; en este trabajo lo abordamos mediante algoritmos de aprendizaje de redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Los resultados del trabajo no son concluyentes debido a las restricciones de la base de datos utilizada, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros relacionados con la extración de datos de futuros estudiantes.
CitacióLacave, Carmen [et al.]. Redes bayesianas para identificar perfiles de estudiante. Aplicación al estudio del abandono de las titulaciones de Informática en la Universidad de Castilla-La Mancha. A: XXII Jornadas de Enseñanza Universitaria de la Informática. JENUI 2016, Almería, 6-8 de julio 2016. "Actas de las XXII JENUI". Almería: Universidad de Almería, 2016, p. 85-92.
Dipòsit legalAL 1007-2016
Altres identificadors978-84-16642-30-4
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
11 - Redes baye ... de Castilla-La Mancha .pdf | 1,773Mb | Visualitza/Obre |