通过数据挖掘预测大学生活质量

Johan Sebastian Ibañez Ramírez, Tatiana Echeverri Salazar, Omar Danilo Castrillón Gómez
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摘要

本文的目的是通过智能技术来衡量大学人口的大学生活水平。在这次调查中,一个名为校园生活质量的因变量考虑连同10独立变量:学术负担,经济资源,与同学、与教师的关系,现在的课程、课外活动、住房、家庭关系、情感状况和学术环境。为了对这些变量进行抽样,对位于该国中部地区的一所公立大学的127名学生进行了调查。在此基础上,通过统计技术选择最相关的变量,从Weka平台的J48决策树分类算法中建立分析文件。结果显示,一个有效的80%以上的变量最具影响力的大学校园生活是:环境质量、住房目前的情感状态,并与教师发现,数次,生活质量也会依靠大学外部变量,如:当前住房和情感状态。这些结果对未来大学政策的设计具有重要意义。
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Predicción de la calidad de vida universitaria a través de minería de datos
El objetivo de este artículo es medir a través de técnicas inteligentes el nivel de vida universitaria de una población universitaria. En esta investigación, una variable dependiente llamada calidad de vida universitaria se toma en cuenta junto con 10 variables independientes: carga académica, recursos económicos, relación con compañeros de clase, relación con docentes, currículum, actividades extracurriculares, vivienda actual,relaciones familiares, estado emocional y entorno universitario. Para el muestreo de estas variables se llevaron a cabo 127 encuestas a estudiantes de una universidad pública ubicada en la región central del país.Subsecuentemente, las variables más relevantes fueron seleccionadas a través de técnicas estadísticas con el fin de establecer un archivo de análisis desde el algoritmo de clasificación de árbol de decisiones J48 de la plataforma Weka. EL resultado demuestra, con una efectividad de más del 80 % que las variables más influyentes en la calidad de vida universitaria son: entorno universitario, vivienda actual, estado emocional y relación con los docentes, encontrando, varias veces, que la calidad de vida también puede depender de variables externas a la universidad, tales como: vivienda actual y estado emocional. Estos resultados son de gran importancia en el diseño de las políticas universitarias por venir.
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