Look-up in Google Scholar
Title: Detección de patrones de deserción estudiantil mediante aplicación de Árboles de Decisión C4.5 en el IESTP “Señor de Chocán” de Querecotillo
Advisor(s): Quito Rodríguez, Carmen Zulema
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2020
Institution: Universidad César Vallejo
Abstract: El objetivo de la investigación fue analizar patrones de deserción estudiantil mediante la aplicación de árboles de decisión C4.5 en el IESTP “Señor de Chocán” de Querecotillo. Para ello se utilizó la metodología KDD para la selección, preprocesamiento y transformación de los datos antes de ser analizados con el algoritmo C4.5 para su interpretación y evaluación, con lo que se logró identificar que los factores que afectan la permanencia del estudiante en dicha IE son las variables predictoras: Año de ingreso, Programa de Estudios, Promedio del último semestre en el que se retiró y si Trabaja el estudiante, con porcentaje de precisión de 100%, 90.7%, 76.8% y 76.6%, respectivamente. Además, se estimó un modelo predictor de riesgo de deserción estudiantil con la aplicación de árboles de decisión C4.5 en el software Weka mediante la validación cruzada, obteniéndose una tasa de precisión del 100% y tiempo de entrenamiento de 0.02 segundos para un total de 915 instancias, con lo que el rendimiento del árbol de decisión para la validación del modelo de predicción fue de 81.53%. Por lo que se concluye que el modelo validado logró estimar variables predictoras que influyen en la deserción estudiantil lo que servirá de apoyo para su análisis y posterior toma de decisiones en dicha institución educativa.
Note: Sistemas de Información y Comunicaciones; Piura; Escuela de Ingeniería de Sistemas
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: Cobeñas Morales, Jesús Javier; Chunga Zapata, Elmer Alfredo; Chuquicondor Requena, Yuri Daniel
Register date: 19-Mar-2021; 19-Mar-2021



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.