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

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.

• Main Author: Mantilla Galarza, Luis Antonio (author)
• Format: masterThesis
• Language: spa
• Published: 2023
• Subjects: MINERÍA DE DATOS EDUCATIVOS; MODELOS DE PREDICCIÓN; PREDICCIÓN DE RENDIMIENTO ACADÉMICO; DESERCIÓN ESCOLAR; TABLERO INSTITUCIONAL ESCOLAR DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
• Online Access: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/36765