| Journal: | Ingeniería y Desarrollo |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000447924 |
| ISSN: | 0122-3461 |
| Authors: | Hoyos Pineda, Jorge Gabriel1 Aponte Novoa, Fredy Andrés2 |
| Institutions: | 1Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación, Tunja, Boyacá. Colombia 2Universidad Santo Tomás, Facultad de Ingeniería de Sistemas, Tunja, Boyacá. Colombia |
| Year: | 2019 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 37 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 159-172 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Este artículo presenta resultados de un proyecto de investigación cuyo objetivo principal consistió en caracterizar a los estudiantes de una institución de educación superior mediante el uso de técnicas y herramientas de big data. Esto con el propósito de dotar a la institución de una herramienta para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la comunidad estudiantil. El proyecto se desarrolló en cinco fases: definición de la estrategia, captura y medición de los datos, análisis de los datos, generación de un informe de resultados y transformación del negocio. Como técnicas de análisis de datos se utilizaron el coeficiente de correlación de Pearson y el agrupamiento mediante k-means. Como resultado se obtuvo un inventario y caracterización de las fuentes de datos, y un modelo de análisis y procesamiento de la información que al ser aplicado genera una caracterización de una comunidad estudiantil |
| English abstract | This article presents results of a research project whose main objective was to characterize students of a higher education institution through the use of big data techniques and tools. This with the purpose of providing the institution with a tool to support decision-making related to the student community. The project was developed in five phases: strategy definition; data capture and measurement, data analysis, results report, and, business transformation. As data analysis techniques, the Pearson correlation coefficient and the k-means grouping were used. As a result, an inventory and characterization of the data sources was obtained, as well as a model of analysis and information processing, when it is applied, generates a characterization of a student community |
| Disciplines: | Ciencias de la computación, Educación |
| Keyword: | Procesamiento de datos, Educación superior, Investigación educativa, Perfil estudiantil, Agrupamiento, Análisis de datos, Big data, Correlación de Pearson |
| Keyword: | Data processing, Higher education, Educational research, Student profile, Big data, Clustering, Data analysis, Pearson correlation |
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