Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en Instituciones de Educación Superior particulares.
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 analiza...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa eng |
| Publicado: |
Universidad Nacional, Costa Rica
2016
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| Acceso en línea: | https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452 |
| Sumario: | 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. |
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