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Caracterización de los estudiantes de una institución de educación superior mediante big data

  • Autores: Jorge Gabriel Hoyos Pineda, Fredy Andrés Aponte Novoa
  • Localización: Ingeniería y desarrollo: revista de la División de Ingeniería de la Universidad del Norte, ISSN 0122-3461, Vol. 37, Nº. 2, 2019, págs. 159-172
  • Idioma: español
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El artículo presenta resultados de un proyecto de investigación cuyo objetivo principal consistió en realizar la caracterización de los estudiantes de una institución de educación superior mediante el uso de técnicas y herramientas de big data. Esto con el propósito de dotar a la institución de una herramienta para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la comunidad estudiantil. El proyecto se desarrolló en cinco fases: definición de la estrategia; captura y medición de los datos; análisis de los datos; generación de un informe de resultados; y, transformación del negocio. Como técnicas de análisis de datos se utilizaron el coeficiente de correlación de Pearson y el agrupamiento mediante k-means. Como resultado, se obtuvo un inventario y caracterización de las fuentes de datos, y un modelo de análisis y procesamiento de la información, que al ser aplicado genera una caracterización de una comunidad estudiantil.

    • English

      This article presents results of a research project whose main objective was to characterize students of a higher education institution through the use of big data techniques and tools. This with the purpose of providing the institution with a tool to support decision-making related to the student community. The project was developed in five phases: strategy definition; data capture and measurement, data analysis, results report, and, business transformation. As data analysis techniques, the Pearson correlation coefficient and the k-means grouping were used. As a result, an inventory and characterization of the data sources was obtained, as well as a model of analysis and information processing, when it is applied, generates a characterization of a student community.


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