Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en Instituciones de Educación Superior particulares

• Autores: Rafael Isaac Estrada Danell, Roman Alberto Zamarripa Franco, Pilar Giselle Zúñiga Garay, Isaías Martínez Trejo
• Localización: Revista Electrónica Educare, ISSN-e 1409-4258, Vol. 20, Nº. 3, 2016
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Contributions to the Enrollment Process with Data Mining in Private Higher Education Institutions
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• Resumen
  • español

    El presente artículo científico de investigación, tiene por objetivo analizar la forma en que la Minería de Datos (MD) permite optimizar el proceso de captación de matrícula, esto con la intención de diseñar un modelo predictivo de gestión de matrícula para las IES particulares de México. Se analizan la situación actual de las Instituciones de Educación Superior (IES) particulares en relación a su proceso de captación de matrícula y la aplicación de la MD en este. Se utilizó un Conjunto de Datos de prospectos ficticios para crear un árbol de decisión con el software Rapid Miner. Los resultados muestran que es posible construir y probar un modelo predictivo de gestión de matrícula como el ZAM&EST propuesto por los autores, para que las IES particulares puedan mejorar sus procesos de captación.

  • English

     This article aims to analyze how data mining (DM) optimizes the enrollment process, with the intention of designing a predictive model to manage private enrollment for higher education institutions of Mexico. It analyzes the current status of the higher education institutions in relation to its enrollment process and the application of the DM. With a correlational method, a dataset (DS) was used to model an entropy decision tree with the help of Rapid Miner software. The results show that it is possible to build and test a predictive model management of private enrollment for higher education institutions of Mexico as the ZAM&EST model proposed by the authors.