Sistema 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.contributor.author | Herrera Rivera, Jerson Erick | |
| dc.contributor.author | Castro Gutierrez, Eveling | |
| dc.date.accessioned | 2018-12-17T03:07:59Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-04-04T16:24:47Z | |
| dc.date.available | 2018-12-17T03:07:59Z | |
| dc.date.available | 2022-04-04T16:24:47Z | |
| dc.date.issued | 2018-09 | |
| dc.description.abstract | Uno 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.description.country | Peru | en |
| dc.description.institution | Universidad Nacional de San Agustín | en |
| dc.description.track | Information Technology, Technology Management, Ethics, Technology and Society | en |
| dc.identifier.isbn | 978-0-9993443-1-6 | |
| dc.identifier.issn | 2414-6390 | |
| dc.identifier.other | http://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP127.html | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.127 | |
| dc.identifier.uri | https://axces.info/handle/10.18687/2018102_127 | |
| dc.journal.referato | peerReview | |
| dc.language.iso | English | en_US |
| dc.publisher | LACCEI Inc. | en_US |
| dc.rights | LACCEI License | |
| dc.rights.uri | https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/ | |
| dc.subject | Sistemas de Recomendación | en_US |
| dc.subject | predicción rendimiento académico | en_US |
| dc.subject | modelos colaborativos | en_US |
| dc.subject | modelos basados en contenido | en_US |
| dc.subject | modelos híbridos | en_US |
| dc.title | Sistema 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.type | Article | en_US |