Aplicación de Técnicas de Minería de Datos para Clasificación: Un Caso de Estudio en la Educación Superior

Abstract

En México, el instrumento de evaluación EXANI_II ha sido diseñado para evaluar integralmente habilidades académicas y conocimientos específicos de los aspirantes a ingresar a la educación superior. La aplicación de técnicas de minería de datos, como lo son los árboles de decisión para clasificación puedan apoyar en la detección de alumnos vulnerables. Esta investigación compara dos árboles de decisión: El algoritmo J-48 y el algoritmo de árbol aleatorio utilizando el software Weka para su implementación en la base de datos EXANI-II generada de la evaluación de aspirantes a ingresar a la Universidad Tecnológica de Chihuahua en el 2021. Se revisan los resultados en cuánto a la exactitud en la clasificación obtenida en cada uno de los algoritmos, teniendo un mejor desempeño el algoritmo J-48.