Pre-procesamiento de datos educativos desde un enfoque de dominio específico.

Respuestas Pub Date : 2022-01-01 DOI:10.22463/0122820x.3113
Emilcy Juliana Hernández-Leal, Juary Costa-Rocha, N. Duque-Méndez
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Abstract

Los procesos de análisis de datos requieren preprocesamiento antes de la aplicación de técnicas o algoritmos, con el fin de incrementar la calidad de estos y adecuarlos a los formatos necesarios para su procesamiento, principalmente cuando los datos provienen de diferentes fuentes. El presente artículo expone la experiencia en el diseño y construcción de una estrategia con enfoque de dominio específico para el proceso de preparación de datos educativos. La metodología del estudio incluyó tres etapas: (1) diseño y construcción de la estrategia para preparación de los datos educativos, (2) reconocimiento y selección de datos y (3) aplicación de la estrategia y revisión de resultados. El caso de estudio estuvo conformado por datos provenientes del sistema de educación básica y media del departamento Norte de Santander (Colombia). Se contó con datos referentes al proceso de matrícula, los cuales incluyen variables de tipo socioeconómico y familiar y con datos de valoraciones de desempeño académico de estudiantes provenientes de tres instituciones educativas de carácter público. Para las dos fuentes se procesaron datos de los años 2014 a 2018, con un total de más de ochocientos mil registros. Este trabajo aporta valor en tres aspectos principalmente: el alcance respecto al nivel educativo de dónde provienen los datos del caso de estudio, la inclusión del enfoque de dominio específico en la solución y la centralización de los datos de las múltiples fuentes, resultando datos disponibles para posteriores procesos de análisis. En conclusión, este trabajo contribuyó tanto en el ámbito investigativo como en la aplicación del conocimiento en un caso existente y abrió la posibilidad de realizar pruebas posteriores con otro tipo de datos del contexto educativo.
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从特定领域的方法预处理教育数据。
数据分析过程需要在应用技术或算法之前进行预处理,以提高数据质量并使其适应处理所需的格式,特别是当数据来自不同来源时。本文阐述了教育数据准备过程中特定领域方法策略的设计和构建经验。研究方法包括三个阶段:(1)教育数据准备策略的设计和构建,(2)数据的识别和选择,(3)策略的实施和结果的审查。该案例研究包括来自北桑坦德省(哥伦比亚)基础和中等教育系统的数据。本研究的目的是评估在墨西哥国立自治大学(unam)的公立和私立高等教育机构注册的学生的学业成绩。对于这两个来源,我们处理了2014年至2018年的数据,总共有80多万条记录。这一工作范围主要在三个方面:价值教育程度对他们来自哪里案例研究,数据域观点纳入具体和集中解决多源数据后,可用数据分析流程。综上所述,这项工作对研究领域和知识在现有案例中的应用都有贡献,并开启了在教育背景下使用其他类型数据进行后续测试的可能性。
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