Análisi de los factores académicos y educativos de un estudiante para generar un clasificador de carrera utilizando el algoritmo C4.5

Abstract

Se presenta el análisis de factores académicos y educativos, aplicando el algoritmo C4.5 de minería de datos, con el fin de seleccionar los más útiles y construir un clasificador para elegir una carrera. Dentro de los factores académicos, se consideraron los resultados del EXANI-II del CENEVAL y los de escolaridad; de los factores educativos se consideraron los hábitos y actividades de estudios, y las formas de aprendizaje. Los datos empleados corresponden a los estudiantes de la generación 2008 – 2013 que cursaron con éxito la carrera elegida en el centro universitario UAEM Valle de México. La hipótesis del trabajo es que si los factores considerados del estudiante fueron suficientes para concluir la carrera elegida entonces es posible generar inductivamente un clasificador de la carrera usando el algoritmo de minería de datos C4.5, el cual genera un árbol de decisión. El clasificador generado determina si la carrera es una licenciatura o ingeniería y luego se aplica el modelo de las ingenierías o las reglas para las licenciaturas para apoyar al estudiante en esta difícil selección. La metodología empleada está basada en el proceso de extracción del conocimiento, se aplica el algoritmo C4.5 con cada uno de los factores antes mencionados y se hace un análisis para determinar cuáles son los factores determinantes en la elección de una carrera. El clasificador construido da como resultado un 98.06% de exactitud y determina que los factores que inciden en la separación de las clases son los relativos a los resultados del examen de nuevo ingreso EXANI-II del Centro Nacional de Evaluación (CENEVAL). Los atributos principales fueron: Razonamiento Numérico, Ciencias Sociales y Razonamiento Verbal.