Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de la Unidad Educativa "Aristóteles School" aplicando herramientas de Business Intelligence y minería de datos para mejorar el proceso de enseñanza aprendizaje

Description: En el ámbito educativo es primordial la toma de decisiones, en décadas pasadas se realizaban cuando finalizaba el año escolar, actualmente con la tecnología actual se puede predecir o tener una herramienta que nos ayude a mejorar la calidad de la educación en cualquier época del año lectivo. La presente tesis realiza recoge la información académica y social de los alumnos del Colegio Particular Aristóteles Bilingüe con esta información se realiza un proceso de limpieza de datos, para luego evaluar 3 modelos de predicción que son: regresión logística, Random Forest y Árbol de decisión. Construidos estos modelos se los evalúa mediante la matriz de confusión, la curva de ROC (Característica Operativa del Receptor) y el coeficiente de Kappa. Siendo el árbol de decisión el escogido por tener 92% de exactitud y 0,74 de coeficiente de Kappa que lo vuelve el más sustancial de acuerdo con el grado de concordancia de los valores precedentemente nombrados. Elegido el modelo de árbol de decisión se procede a ejecutar y guardar la predicción de que los alumnos 4to año aprueben o reprueben el año escolar. Además, se construye un Tablero de Inteligencia de Negocios con información relevante a la institución y también un apartado con información relevante a la proyección que se realizo en el modelo propuesto.

Topic: MINERÍA DE DATOS EDUCATIVOS
MODELOS DE PREDICCIÓN
PREDICCIÓN DE RENDIMIENTO ACADÉMICO
DESERCIÓN ESCOLAR
TABLERO INSTITUCIONAL ESCOLAR DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS