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Caracterización de los estudiantes de programación según su desempeño: un modelo predictivo
(2022) Albornoz Ley, Diego Alejandro; Martí, José Luis; Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informática; Godoy Barrera, Pedro
Hoy en día, para las carreras y universidades un alto índice de reprobación puede significar en la reducción de años de acreditación que posee, afectar el ambiente universitario, como también generar un desfase respecto a la malla curricular por parte del estudiante. Es por ello que la asignatura de programación IWI-131 de la Universidad Técnica Federico Santa María requiere contar con herramientas o mecanismos que permitan detectar tempranamente aquellos estudiantes con mayor probabilidad de reprobar, para ello se utilizó un enfoque de minería de datos para obtener una caracterización del comportamiento de los estudiantes y la influencia que tiene en el rendimiento de la asignatura, generando agrupamientos, reglas de asociación, entre otros; logrando así identificar grupos de comportamientos y tendencias que permitirán tomar decisiones en base a ellos