Udlearnmodelo de aprendizaje de maquina que facilita la toma de decisiones academicas en las instituciones academicas de educacion superior

  1. Nieto Acevedo, Yuri Vanessa
unter der Leitung von:
  1. Vicente García Díaz Doktorvater
  2. Carlos E. Montenegro Marín Co-Doktorvater/Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universidad de Oviedo

Fecha de defensa: 30 von Januar von 2020

Gericht:
  1. Ana Belén Martínez Prieto Präsidentin
  2. Edward Rolando Núñez Valdez Sekretär
  3. Manuel Pérez Cota Vocal
  4. Óscar Sanjuán Martínez Vocal
  5. Rubén González Crespo Vocal
Fachbereiche:
  1. Informática

Art: Dissertation

Teseo: 616454 DIALNET lock_openRUO editor

Zusammenfassung

Las decisiones que se llevan a cabo a nivel estratégico en las Instituciones de Educación Superior (IES) involucran las políticas, las estrategias y las acciones que afectan a toda la comunidad académica. Así, la alta jerarquía administrativa enfrenta diferentes retos durante la toma decisiones, las cuales en su mayoría se basan en intuiciones o experiencias de administraciones pasadas. La separación que existe entre los diferentes stakeholders y la carencia en el uso de algoritmos computacionales eficientes en las instituciones ha conllevado que el proceso de toma de decisiones: A) Sea lento, B) No tenga en cuenta toda la información necesaria, por lo que no existe una visión completa de los diversos escenarios, C) El impacto académico sea reducido, entre otros. En esta investigación nos enfocamos en apoyar la toma de decisiones académicas a nivel estratégico, siendo las preocupaciones académicas de los administradores académicos respecto a la tasa de graduados la misión preminente que vamos a apoyar. Dicho aspecto es el motivo por el cual diseñamos un modelo de toma de decisiones en las IES. Para ello, comparamos cinco algoritmos supervisados de clasificación, de lo cual planteamos una metodología de pronósticos académicos impulsados por datos. Analizamos diversas métricas de evaluación de algoritmos y finalmente propusimos UDLearn, un modelo de aprendizaje de máquina que facilita la toma de decisiones académicas a la alta jerarquía administrativa de las IES.