Análisis predictivo del ascenso de escala magisterial utilizando minería de datos en la Unidad de Gestión Educativa Local de Tacna, 2015 – 2018

Simple item page
dc.contributor.advisorTava Acosta, Edgar Aurelio
dc.contributor.authorMandamiento Candia, Juan Luis
dc.date.accessioned2024-02-27T01:28:40Z
dc.date.available2024-02-27T01:28:40Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación tuvo por objetivo efectuar el análisis predictivo del ascenso de escala magisterial utilizando minería de datos en la Unidad de Gestión Educativa Local (UGEL) de Tacna, 2015 -2018. Para tales efectos de la aplicación de la minería de datos, se usó como herramienta el software “Entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato” (WEKA) 3.8.3 que nos ayudó a ver que algoritmo de predicción era el que mostraba mayor porcentaje de predicción. Se concluye que el ascenso de escala magisterial es un tema amplio, pero a pesar de todo ello se logró efectuar el análisis predictivo, corroborando que los algoritmos de aprendizaje automático son efectivos utilizando variables personales, académicos y socio económicos. Se concluyó que no solo se debe considerar las variables tomadas, sino otras que podrían tener mayor relevancia, así como variables emocionales y de contexto externo, pero para el caso del presente se consideró predominante los 14 indicadores desarrollados. Se concluyó también que la técnica idónea es el algoritmo de árboles de decisión, Logistic Model Tree (LMT), la cual fue el algoritmo que logró mayor porcentaje sobre la predicción del ascenso de escala magisterial utilizando la metodología, Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/20.500.12510/3890
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
dc.sourceRepositorio Institucional - UNJBG
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectUGEL Tacna
dc.subjectEscala magisterial
dc.subjectAnálisis predictivo
dc.titleAnálisis predictivo del ascenso de escala magisterial utilizando minería de datos en la Unidad de Gestión Educativa Local de Tacna, 2015 – 2018
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.disciplineInformática y Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Escuela Profesional de Ingeniería en Informática y Sistemas
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.nameIngeniero en Informática y Sistemas

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
2022_mandamiento_candia_jl_informatica.pdf
Size:
4.18 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

Collections

Tesis de Informática y Sistemas