Análisis de rendimiento académico estudiantil usando data warehouse y redes neuronales
Cada día las organizaciones tienen más información porque sus sistemas producen una gran cantidad de operaciones diarias que se almacenan en bases de datos transaccionales. Con el fin de analizar esta información histórica, una alternativa interesante es implementar un Data Warehouse. Por otro lado,...
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| Autores principales: | , , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052011000300007 |
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| Sumario: | Cada día las organizaciones tienen más información porque sus sistemas producen una gran cantidad de operaciones diarias que se almacenan en bases de datos transaccionales. Con el fin de analizar esta información histórica, una alternativa interesante es implementar un Data Warehouse. Por otro lado, los Data Warehouse no son capaces de realizar un análisis predictivo por sí mismos, pero las técnicas de inteligencia de máquinas se pueden utilizar para clasificar, agrupar y predecir en base a información histórica con el fin de mejorar la calidad del análisis. En este trabajo se describe una arquitectura de Data Warehouse con el fin de realizar un análisis del desempeño académico de los estudiantes. El Data Warehouse es utilizado como entrada de una arquitectura de red neuronal con tal de analizar la información histórica y de tendencia en el tiempo. Los resultados muestran la viabilidad de utilizar un Data Warehouse para el análisis de rendimiento académico y la posibilidad de predecir el número de asignaturas aprobadas por los estudiantes usando solamente su propia información histórica. |
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