Aplicación de técnicas de minería de datos para la caracterización de estudiantes bajo el efecto de la COVID-19

Palabras clave: Covid-19, Minería de datos, Educación en línea, Educación superior

Resumen

En esta investigación se integraron las técnicas de minería de datos (MD), tales como el análisis de clúster jerárquico y la regresión logística, para caracterizar alumnos de un programa educativo de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH) que se pueden ver vulnerables a causa de la rápida migración a la educación en línea y otras repercusiones de las medidas adoptadas para evitar la propagación de la COVID-19. Para la aplicación de las técnicas de MD se realizó un sondeo a los alumnos para obtener datos acerca de las condiciones sociodemográficas, económicas, técnicas, de salud mental y académicas que permitan encontrar patrones que inciden en el desempeño académico del alumnado. Con los resultados obtenidos se puede observar la existencia de 2 grupos (clústeres), uno de ellos con mejores condiciones que otro y también un listado de ítems que influyen tanto negativamente como positivamente a que un alumno vea afectado su desempeño académico.

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Publicado
2022-06-24
Cómo citar
Ramírez Melo, L., Delgado Ávila, E. R., & Montúfar Benítez, M. A. (2022). Aplicación de técnicas de minería de datos para la caracterización de estudiantes bajo el efecto de la COVID-19. Pädi Boletín Científico De Ciencias Básicas E Ingenierías Del ICBI, 10(Especial2), 75-81. https://doi.org/10.29057/icbi.v10iEspecial2.8669
Tipo de manuscrito
Artículos de investigación