I. Meca Sáez, Á. Rabasa
La detección temprana de ciertos patrones académicos y sociales, es una herramienta muy eficaz para lograr mejores rendimientos curriculares. Dichos mecanismos permiten predecir situaciones críticas y ofrecen a los profesores la posibilidad de actuar tempranamente sobre el fracaso escolar en tales circunstancias. Muchas herramientas de alerta temprana están basadas en modelos de clasificación. En estos modelos, la variable objetivo a clasificar (nota, promoción, abandono…) debe ser de naturaleza discreta y en caso de ser numérica, debe ser factorizada adecuadamente. Los autores, aquí, plantean diferentes factorizaciones de la variable objetivo, atendiendo a su granularidad y los umbrales de cada segmento. También pretenden comprobar empíricamente cómo diferentes factorizaciones de la variable objetivo conducen a diferentes rankings de variables explicativas para un consecuente dado. Para la experiencia computacional se utiliza un dataset público del repositorio UCI Machine Learning.
Palabras clave: factorización, descriptiva, ranking variables, educación
Programado
SI-DE-2 Sesión Invitada. Analítica de Datos en Educación
6 de septiembre de 2019 12:40
I3L10. Edificio Georgina Blanes