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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Cristhian Torres Millarez es_ES
dc.creator Graciela Isolina Martínez Ávila es_ES
dc.date 2015-06
dc.date.accessioned 2016-12-02T20:55:31Z
dc.date.available 2016-12-02T20:55:31Z
dc.date.issued 2015-06
dc.identifier 1462 - RI002713.PDF es_ES
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/7277
dc.description Este documento de tesis, propone un Modelo Inteligente de Tutorías, utilizando técnicas de minería de datos, que contribuya a disminuir la deserción y reprobación de estudiantes a nivel superior, aumentando la eficiencia terminal, a partir de la creación de cuatro perfiles de estudiantes, los cuales se congregarán en grupos con características y necesidades semejantes, para que sean guiados por tres perfiles de tutores, según corresponda, dependiendo del semestre que estén cursando. Todos los perfiles se crearán a partir de las bases de datos generadas; para los alumnos, con el examen de ingreso, estudios psicopedagógicos, bitácoras de tutorías, asesorías y de las evaluaciones que se vayan registrando en su trayectoria académica, de tal manera que el mismo sistema vaya consolidando dichos perfiles a través del tiempo. En el caso de los profesores se toman como bases de datos, no sólo su currículum, sino su desempeño académico dentro y fuera de la Institución, su experiencia laboral, y exámenes psicopedagógicos, de tal manera que el sistema genere conocimiento significativo de los dos actores del proceso enseñanza ¿ aprendizaje, para la toma de decisiones y coadyuve a que las Instituciones de Educación Superior, generen capital humano de calidad. La metodología utilizada se enfocó en el Perfil del Aspirante, aplicando la técnica predictiva Estadística Descriptiva y las técnicas descriptivas como Análisis de Componentes Principales, k ¿ means y Análisis Discriminante Lineal. El caso de estudio práctico fue analizar los datos de la generación de estudiantes que ingresó en junio 2011, a Ingeniería en Tecnologías de la Información del Instituto Tecnológico de Morelia, a partir de la aplicación del Examen de Ingreso (EXANI ¿ II), que aplica el Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior (CENEVAL) y las evaluaciones del primer semestre. Los resultados fueron comparados con los Perfiles de Egreso de las carreras en Tecnologías, que la Asociación Nacional de Instituciones de Educación en Tecnologías de Información (ANIEI) propone, concluyendo que existen coincidencias entre perfiles. Este modelo es aplicable a cualquier Institución de Educación Superior, lo que varía son los perfiles generados, dado que dependerá no sólo de las bases de datos para cada caso, sino de su circunstancia y necesidad académica. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Autónoma de Querétaro es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Tutoría académica es_ES
dc.subject Minería de datos es_ES
dc.subject ANIEI es_ES
dc.title Modelo Inteligente de Tutorías (MIT) en el Instituto Tecnológico de Morelia es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ingeniería de Software Distribuido es_ES
dc.degree.department Facultad de Informática es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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