Minería de datos para detección de competencias para los estudiantes de informática a través del sistema de gestión de prácticas

Abstract

El presente estudio abarca un análisis de datos sobre un grupo de estudiantes de la Uni versidad Federico Santa Maria, centrándose en la revisión de sus calificaciones académicas y los resultados de evaluación otorgados durante sus prácticas. Para llevar a cabo esto, los practicantes fueron categorizados en grupos según su rendimiento durante dichas practicas y posteriormente comparados en relación con sus calificaciones, con el fin de identificar qué cursos mostraron una diferencia significativa entre ambos grupos. Posteriormente, utilizan do estos cursos identificados, se desarrollaron modelos predictivos para evidenciar la posible relación directa entre dichos cursos y el desempeño académico. De esta manera, se obtuvo un conjunto de cursos que estadísticamente exhiben un nivel de influencia discernible en el rendimiento profesional. Las implicaciones de estos hallazgos son de gran alcance, sirviendo como base para un en foque específico en mejoras pedagógicas. Al señalar cursos que muestran significancia es tadística, este estudio busca aumentar el enfoque en estos componentes académicos. La aspiración última es dirigir una atención más intensa hacia cursos que, desde un punto de vista estadístico, ejercen un impacto mas notable en el desempeño profesional. Con el objetivo fortalecer el marco educacional de la universidad,The present study encompasses an analysis of data concerning a group of students from Federico Santa Maria University, focusing on the review of their academic grades and assessment results awarded during their internships. To carry out this analysis, the interns were categorized into groups based on their performance during these internships and subsequently compared in relation to their grades, aiming to identify which courses showed a significant difference between the two groups. Subsequently, using these identified courses, predictive models were developed to highlight the possible direct relationship between these courses and academic performance. In this way, a set of courses that statistically exhibit a discernible level of influence on professional performance was obtained. The implications of these findings are far-reaching, serving as a foundation for a targeted approach to pedagogical enhancements. By pinpointing courses that show statistical significance, this study aims to increase focus on these academic components. The ultimate aspiration is to direct more intense attention towards courses that, statistically speaking, exert a more notable impact on professional performance. With the goal of strengthening the educational framework of the university, thus raising the overall standard of professional training provided to the students.