Aplicación de técnicas de minería de datos para analizar los resultados de las Pruebas Saber de 5° de 2017 en las áreas de Matemáticas y Lenguaje en Colombia
Título de la ponencia:
Aplicación de técnicas de minería de datos para analizar los resultados de las Pruebas Saber de 5° de 2017 en las áreas de Matemáticas y Lenguaje en Colombia
Ponente(es)
Juan David Moreno Cifuentes, Jhon Faber Linares Arias, Sonia Jaramillo-Valbuena.
Institución:
Universidad del Quindío.
País: Colombia.
Resumen
El Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación se encarga de realizar periódicamente las Pruebas Saber a los estudiantes de los diferentes centros educativos del país. Éstas tienen como objetivo mejorar la calidad de la educación, a partir de la realización de evaluaciones a las competencias básicas de los alumnos y estudiar las variables que influyen en sus logros. Además, de permitir conocer e identificar la debilidades y fortalezas de los establecimientos educativos, para que puedan ser usadas en el planteamiento de posibles soluciones. Este trabajo se enfoca el análisis de los resultados obtenidos en las pruebas saber 5° en las áreas de Matemáticas y Lenguaje presentadas por los estudiantes en el año 2017, mediante minería de datos. Se examinan datos socioeconómicos, personales y de los establecimientos educativos de cada estudiante. Para la extracción de conocimiento se sigue la metodología CRISP-DM. Se aplican 3 diferentes técnicas de aprendizaje supervisado, a saber: Naive Bayes, Decision Tree y Random Tree. Los resultados permiten evidenciar Naive Bayes es el que presenta mejor poder predictivo para ambas áreas, además, que el nivel socioeconómico es una de las características que más influye en el resultado de la prueba.