Patrones de Desempeño Académico: Un Modelo para Educación Básica y Media Haciendo uso de Minería de Datos

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorPineda Ríos, Wilmer Darío
dc.contributor.authorBlanco Niño, Andrés Eduardo
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomás
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001454199
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7774-951X
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotá
dc.date.accessioned2025-03-25T19:32:16Z
dc.date.available2025-03-25T19:32:16Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEn la actualidad, el uso de herramientas tecnológicas para realizar análisis del desempeño académico de los estudiantes se ha convertido en una necesidad fundamental para la toma de decisiones informadas dentro del sistema educativo, especialmente en el contexto posterior a la crisis del COVID-19. La pandemia revelo la importancia de entender no solo los resultados académicos, sino también sus habilidades fundamentales y los factores socioemocionales que influyen en el aprendizaje de los estudiantes. En este sentido, la presente investigación se centra en identificar los patrones de desempeño académico de los estudiantes del colegio Bilingüe José Max León en el área de matemáticas, prestando especial atención a los factores que afectan su rendimiento. El análisis de los datos sobre el rendimiento académico en matemáticas proporcionará información valiosa que permitirá al departamento del ´área optimizar sus planes de acción, matrices curriculares y practicas pedagógicas. Asimismo, será de gran utilidad para las direcciones de sección y el departamento de psicología, quienes podrán conformar grupos de apoyo y diseñar estrategias de prevención que atiendan las necesidades específicas de los estudiantes.
dc.description.abstractCurrently, the use of technological tools to analyze student academic performance has become a fundamental necessity for informed decision-making within the educational system, especially in the context following the COVID-19 crisis. The pandemic revealed the importance of understanding not only academic results, but also students' fundamental skills and the socio-emotional factors that influence their learning. In this sense, the present research focuses on identifying academic performance patterns of students at Colegio Bilingüe José Max León in the area of mathematics, paying special attention to the factors that affect their performance. The analysis of data on academic performance in mathematics will provide valuable information that will allow the department of the area to optimize its action plans, curricular matrices, and pedagogical practices. Likewise, it will be of great use to the section directors and the psychology department, who will be able to form support groups and design prevention strategies that address the specific needs of students.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagister en Estadística Aplicadaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationBlanco Niño, A. E. (2025). Patrones de desempeño académico: Un modelo para educación básica y media haciendo uso de minería de datos. [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/66822
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.facultyFacultad de Estadísticaspa
dc.publisher.programMaestría Estadística Aplicadaspa
dc.relation.referencesChancúsig Taipicaña, D. M. (2020). Modelo de análisis del rendimiento académico de la Unidad Educativa Personas Con Escolaridad Inconclusa (PCEI) "Monseñor Leonidas Proaño" del cantón Latacunga, a través de minería de datos (Tesis de maestría). Universidad Técnica de Cotopaxi UTC, Ecuador, Latacunga.
dc.relation.referencesOrallo, J. H. (s.f.). Introducción a la minería de datos. Pearson Hispanoamérica Contenido. Recuperado de https://bookshelf-send.vitalsource.com/books/9788420540917.
dc.relation.referencesChen, M.-S., Han, J., & Yu, P. S. (1996). Data mining: An overview from a database perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 8(6), 866–883.
dc.relation.referencesDurán, E., & Costaguta, R. (2007). Minería de datos para descubrir estilos de aprendizaje. Revista Iberoamericana de Educación, 42(2), 1–10.
dc.relation.referencesMartínez, D. L. L. R., Karanik, M., Giovannini, M., & Pinto, N. (2015). Perfiles de rendimiento académico: Un modelo basado en minería de datos. Campus Virtuales, 4(1), 12–30.
dc.relation.referencesMontes, I., & Lerner, J. (2011). Rendimiento académico de los estudiantes de pregrado de la Universidad EAFIT – perspectiva cuantitativa. Universidad EAFIT, Medellín, Colombia.
dc.relation.referencesMuñoz Ledesma, A. (2016). Modelos para la mejora del rendimiento académico de alumnos de la ESO mediante técnicas de minería de datos.
dc.relation.referencesNavarro, R. E. (2003). El rendimiento académico: Concepto, investigación y desarrollo. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 1(2).
dc.relation.referencesTimarán Pereira, S. R., Hernández Arteaga, I., Caicedo Zambrano, S. J., Hidalgo Troya, A., & Alvarado Pérez, J. C. (2015). Descubrimiento de patrones de desempeño académico con árboles de decisión en las competencias genéricas de la formación profesional. Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia. DOI: 10.16925/9789587600490.
dc.relation.referencesIArtificial.net. (2022). Random Forest (Bosque Aleatorio). Recuperado de https://www.iartificial.net/random-forest-bosque-aleatorio/.
dc.relation.referencesIBM. (2022). IBM Cognos Analytics. Recuperado de https://www.ibm.com/docs/es/cognos-analytics/11.1.0?topic=tests-classification-tree.
dc.relation.referencesTan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2016). Introduction to data mining. Pearson Education India.
dc.relation.referencesJames, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2021). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (2a ed.). Springer, New York.
dc.relation.referencesDurlak, J., Weissberg, R., Dymnicki, A., Taylor, R., & Schellinger, K. (2011). The Impact of Enhancing Students’ Social and Emotional Learning: A Meta-Analysis of School-Based Universal Interventions. Child Development, 82(1), 405–32. DOI: 10.1111/j.1467-8624.2010.01564.x.
dc.relation.referencesUNESCO Office Santiago and Regional Bureau for Education in Latin America and the Caribbean. (2024). El impacto de la pandemia en los aprendizajes de los estudiantes de América Latina y el Caribe. UNESCO. Recuperado de https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000390609.
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiaen
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keywordData Mining
dc.subject.keywordAcademic Performance
dc.subject.keywordStandardized Tests
dc.subject.keywordAcademic Performance Patterns
dc.subject.lembEstadística
dc.subject.lembEstadística Aplicada
dc.subject.lembEducación
dc.subject.proposalMinería de datos
dc.subject.proposalRendimiento académico
dc.subject.proposalPruebas estandarizadas
dc.subject.proposalPatrones de desempeño académico
dc.titlePatrones de Desempeño Académico: Un Modelo para Educación Básica y Media Haciendo uso de Minería de Datos
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesis de maestríaspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Miniatura
Nombre:
2024andrésblanco.pdf
Tamaño:
5.58 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Thumbnail USTA
Nombre:
cartadefacultad.pdf
Tamaño:
355.25 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Thumbnail USTA
Nombre:
cartadederechosdeautor.pdf
Tamaño:
7.5 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Thumbnail USTA
Nombre:
license.txt
Tamaño:
807 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Maestría Estadística Aplicada