Detección de patrones de desempeño académico en las competencias genéricas de las pruebas Saber Pro
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Date
2021
Director
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Los estudios que se han realizado hasta el momento a nivel nacional, en el marco de las pruebas Saber Pro, se basan en información procesada mediante análisis estadístico, donde fundamentalmente consideran variables y relaciones primarias, sin tener en cuenta las verdaderas interrelaciones, que por lo general están ocultas y que únicamente se pueden descubrir utilizando un tratamiento más complejo de los datos, lo cual es posible con la Minería de Datos. Por otra parte, en la Universidad Javeriana Cali no se han planteado investigaciones que analicen el desempeño de los estudiantes de los diferentes programas profesionales que ofrece esta institución en las competencias genéricas de las pruebas SABER PRO utilizando técnicas predictivas de minería de datos. En este documento se presentan los resultados del proyecto de investigación cuyo objetivo fue utilizar técnicas predictivas de minería de datos para detectar patrones de desempeño en las competencias genéricas de las pruebas Saber Pro que presentaron los estudiantes de los programas profesionales de la Universidad Javeriana Cali en los años 2017 y 2018, a partir de los datos socio económicos, académicos e institucionales almacenados en las bases de datos del ICFES. La metodología utilizada fue CRISP-DM, la guía más ampliamente empleada en el desarrollo de proyectos de minería de datos, que contempla seis fases: comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implementación. El conocimiento generado permitirá soportar la toma de decisiones de las directivas universitarias, con el fin de mejorar la calidad de la educación en la Universidad Javeriana Cali.
Abstract
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The studies related to the Saber Pro Exam have been based on processed information through statistical analysis that considers variables and primary relations without a more in depth context that can only be seen by using advanced techniques, such as data mining. On the other hand, the Pontificia Universidad Javeriana Cali has not done nor proposed investigations with data mining related to the performance of students in the generic skills of the Saber Pro Exam.
In this paper we are reporting the results of an investigation on the generic skills of the Saber Pro Exams presented in 2017 and 2018 by the students at Pontificia Universidad Javeriana Cali. This investigation uses data mining techniques and its objective is to detect performance patterns based on socioeconomical, academical and institutional data stored in the ICFES database.
The methodology used is CRISP-DM, which is the most widely-used analytics model in data mining. This is split in six phases: business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment.
The results of the research can be used to support administrative decisions made by the directive board at the university to improve the quality of the education provided.