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dc.contributor.authorHerrera Rivera, Jerson Erick
dc.contributor.authorCastro Gutierrez, Eveling
dc.date.accessioned2018-12-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-04-04T16:24:47Z
dc.date.available2018-12-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-04-04T16:24:47Z
dc.date.issued2018-09
dc.identifier.isbn978-0-9993443-1-6
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP127.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.127
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/2018102_127
dc.description.abstractUno de los principales problemas que enfrentan los estudiantes universitarios (en específico el caso de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín) es tomar la decisión correcta en relación a las asignaturas a matricularse basado en información disponible (asignaturas, sílabus, horarios, contenido de la asignatura, docente, y demás), situación que puede generalizarse en todas las universidades. Bajo estas circunstancias, el presente trabajo de investigación busca desarrollar un Sistema de Recomendación basados en técnicas de minería que dé soporte a los estudiantes a elegir en qué asignaturas deberían matricularse y obtener mejores resultados en el ámbito académico. La recomendación dada estará basada en la experiencia previa obtenida de cada matrícula de estudiantes. Con la información obtenida se crea un perfil de estudiante, un perfil de asignatura y en lo posible, un perfil de docente. Para alcanzar el objetivo se ha analizado data de los estudiantes de la escuela mencionada, entre los años 2011 y 2016. Los resultados obtenidos indican que las técnicas de minería de datos (algoritmos basados en reglas y algoritmos basados en árboles) no representan adecuadamente los atributos de docentes ni los de asignaturas, a diferencia de los modelos de los sistemas de recomendación (modelos colaborativos y modelos basados en contenido).en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectSistemas de Recomendaciónen_US
dc.subjectpredicción rendimiento académicoen_US
dc.subjectmodelos colaborativosen_US
dc.subjectmodelos basados en contenidoen_US
dc.subjectmodelos híbridosen_US
dc.titleSistema de Recomendación de Matrículas en Asignaturas Basados en Perfiles de Docentes, Alumnos y Asignaturas en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionUniversidad Nacional de San Agustínen
dc.description.trackInformation Technology, Technology Management, Ethics, Technology and Societyen
dc.journal.referatopeerReview


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  • 2018 LACCEI - Lima, Perú
    The Sixteen LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology.

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