Determinacion de perfiles relevantes sobre el desempeno de los alumnos de primer ano de la carrera de Ingenieria Comercial en la Universidad de Talca. Para ayudar al desarrollo de politicas de mejoramiento por parte de la Escuela de Ingenieria Comercial

Abstract

El ser capaz de comprender la información y obtener beneficios a partir de ella es algo esencial para el éxito de las organizaciones hoy en día. Los actuales sistemas que poseen estas organizaciones producen una cantidad inmensa de datos; estos datos con frecuencia contienen valiosa información que puede resultar útil y ser vista como vetas de oro por los ojos de un ejecutivo de una corporación, esto ocurre debido a que la información de calidad ayuda a la toma de decisiones permitiendo lograr mejores resultados por parte de las compañías. La Minería de Datos permite extraer la información útil a partir de los datos que producen los sistemas. Lo que se persigue con esta memoria es obtener mayor información a partir de los datos existentes de los alumnos de la carrera de Ingeniería Comercial. La Escuela tiene necesidades de información relacionadas directamente con sus alumnos, por lo que se requiere identificar a aquellos que presentan mayores dificultades de aprendizaje para luego aplicarles medidas que permitan mejorar su rendimiento, además de saber que características específicas tienen sus estudiantes. Para resolver este problema, se cuenta con una base de datos de los alumnos que han ingresado a la carrera entre los años 1998 y 2002, la cual será analizada a través de las técnicas de Minería de Datos Clustering y Árboles de Decisión, ésta herramienta permitirá agrupar a los alumnos basándose en sus características y así obtener un perfil para cada grupo. Con los resultados que se obtengan la Escuelas de Ingeniería Comercial podrán desarrollar métodos mas personalizados de apoyo a aquellos alumnos con mayores dificultades de aprendizaje.