Aplicación de una nueva metodología Adaptive Business Intelligence para un análisis taxonómico predictivo utilizado para la detección temprana de alumnos universitarios en riesgo de deserción.

Autores/as

  • M. F. Roldán Universidad Nacional de La Rioja

Palabras clave:

Adaptive Business Intelligence, Software Predictivo, Deserción Universitaria, Metodología

Resumen

A partir de los datos de un caso de estudio de una Universidad local, se exponen los pasos para desarrollar una aplicación autoadaptativa de predicción, desde el modelo obtenido de una herramienta de extracción de conocimiento, utilizando las fases de una nueva metodología de Adaptive Business Intelligence, hasta la fase de Desarrollo del Software Predictivo. Para esto se han tomado en consideración los datos socio-económico-culturales de los alumnos ingresantes y su terminalidad de estudios. Con estos datos y aplicando una metodología de Adaptive Business Intelligence (ABI) recientemente creada y orientada a ciencias de la vida, se ha generado un modelo de aprendizaje que clasifica las causalidades de deserción o terminalidad en un contexto competitivo. La aplicación de la metodología en su fase final, culmina en una etapa denominada “Desarrollo de Software Predictivo”, de la cual surge un modelo que puede ser aprovechado para generar aplicaciones orientadas a predicción, las que sepodrán implementar en diferentes lenguajes de programación. En virtud de ello, se exponen las principales ventajas obtenidas de la explotación de las capacidades predictivas sobre los datos del caso y su aplicación con nuevos alumnos ingresantes a la universidad.

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Biografía del autor/a

M. F. Roldán, Universidad Nacional de La Rioja

Dpto. Académico de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Universidad Nacional de La Rioja. 

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Publicado

2018-06-01

Cómo citar

Roldán, M. F. (2018). Aplicación de una nueva metodología Adaptive Business Intelligence para un análisis taxonómico predictivo utilizado para la detección temprana de alumnos universitarios en riesgo de deserción. UNLaR Ciencia, 13(2). Recuperado a partir de https://revistaelectronica.unlar.edu.ar/index.php/unlarciencia/article/view/405

Número

Sección

Artículos de Ciencias Exactas y Naturales