Aplicación de minería de datos para la clasificación de programas universitarios de ingeniería industrial acreditados en alta calidad en Colombia.

• Autores: Tomás José Fontalvo Herrera, Enrique J. Delahoz, Adel Mendoza
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 29, Nº. 3 (JUNIO), 2018, págs. 89-96
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of data mining for the classification of university programs of industrial engineering accredited in high quality in Colombia.
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• Resumen
  • español

    Se propone un método para clasificar programas universitarios de ingeniería industrial, colocando especial atención a las relaciones entre las asignaturas del plan de estudio y las 12 áreas de conocimiento planteadas en el cuerpo de competencias publicado por el Instituto de Ingenieros Industriales y de Sistemas (IIES). Para la clasificación propuesta se utilizó técnicas de análisis no supervisado de datos como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y Análisis de clúster. Como unidades de estudio se utilizan los 21 programas acreditados por alta calidad en Ingeniería Industrial en Colombia. Los resultados muestran que factores como, las acreditaciones internacionales, tamaño de las facultades de ingeniería y el perfil de universidad influye en la agrupación de los programas de estudio. La investigación permitió clasificar tres grandes componentes principales y perfiles de programas acreditados

  • English

    The present research article proposes a method to classify University engineering programs, placing special attention to relations between the subjects of the curriculum and the 12 areas of knowledge established in the body of competencies published by the Institute of industrial and System Engineers (IIES). Techniques of unsupervised data analysis such as Principal Components Analysis (PCA) and cluster analysis were used for the proposed classification. Twenty-one programs, accredited by high quality in Industrial Engineering in Colombia, are used as units of study. The results show that factors such as international accreditation, size of the faculties of engineering and University profile, influence the grouping of the programs of study. The research allowed to classify three large main components and profiles of accredited programs.