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liliandsr/Application-of-Data-Mining-techniques-for-the-analysis-of-school-performance-in-Cundinamarca

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Application of Data Mining techniques for the analysis of school performance in Cundinamarca

El objetivo de la investigación es identificar las variables que inciden en el desempeño escolar de las pruebas de Saber 11, en estudiantes de educación media, en Cundinamarca, durante los años 2015 a 2019, apoyado con modelamiento estadístico, usando fuentes de datos abiertas y disponibles del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación ICFES y de la gobernación de Cundinamarca - Colombia. El desempeño escolar, en la presente investigación, se asume como la puntuación que los estudiantes obtienen al presentar las pruebas estandarizadas, que para el caso en estudio, corresponde con las aplicadas por el estado colombiano a través del ICFES, conocidas como pruebas Saber 11. La metodología empleada fue Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP_DM). Los resultados mostraron que el modelo multinivel tiene una mayor simplicidad en su organización, tiempo de procesamiento y demás características para la información objeto de este estudio. Adicionalmente, se observó que las variables que tienen incidencia en la predicción del desempeño escolar son el género de estudiante, las horas del trabajo del estudiante, el apoyo del estado a la familia, si los padres tienen estudios terminados, si la madre trabaja, así como los recursos disponibles en la casa. En algunos municipios emergió como variable la obesidad del estudiantado como una variable opuesta al desempeño escolar.

https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2129

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Degree work to opt for the master's degree in data science focused on educational data.

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