Contributions to the Enrollment Process with Data Mining in Private Higher Education Institutions

Contributions to the Enrollment Process with Data Mining in Private Higher Education Institutions

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Estrada-Danell, Rafael Isaac, Zamarripa-Franco, Roman Alberto, Zúñiga-Garay, Pilar Giselle, Martínez-Trejo, Isaías
Formato: Online
Idioma:spa
eng
Publicado: Universidad Nacional, Costa Rica 2016
Acceso en línea:https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452
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spelling EDUCARE74522022-08-02T23:23:21Z Contributions to the Enrollment Process with Data Mining in Private Higher Education Institutions Aportaciones desde la minería de datos al proceso de captación de matrícula en Instituciones de Educación Superior particulares. Estrada-Danell, Rafael Isaac Zamarripa-Franco, Roman Alberto Zúñiga-Garay, Pilar Giselle Martínez-Trejo, Isaías Educational management educational planning educational administration higher education institutions universities information management Gestión educacional planificación de la educación administración de la educación instituto de enseñanza superior universidad gestión de la información  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. 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. Universidad Nacional, Costa Rica 2016-09-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion journal article artículo artigo application/pdf text/html application/epub+zip audio/mpeg audio/mpeg application/xml https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452 10.15359/ree.20-3.11 Revista Electrónica Educare; Vol. 20 No. 3 (2016): Educare Electronic Journal (september-december); 1-21 Revista Electrónica Educare; Vol. 20 Núm. 3 (2016): Revista Electrónica Educare (setiembre-diciembre); 1-21 Revista Electrónica Educare; v. 20 n. 3 (2016): Educare Electronic Journal (september-december); 1-21 1409-4258 spa eng https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452/16529 https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452/9839 https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452/9840 https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452/9841 https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452/9842 https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/7452/10746 Copyright (c) 2016 Revista Electrónica Educare
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