Aplicación de minería de datos para un estudio de seguimiento a graduados de los programas de Matemáticas y Licenciatura en Matemáticas de la Universidad Industrial de Santander
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Date
2022-03-31
Authors
Carrero Hernández, Mateo Andrés
Ávila Duanca, María Camila
Advisors
Lamos Díaz, Henry
Sanabria Gómez, José David
Evaluators
Duarte Duarte, Juan Benjamín
Díaz Carreño, Gonzalo
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
El propósito de este trabajo es conocer el impacto, pertinencia, desempeño y calidad de los graduados de los programas de Matemáticas y Licenciatura en Matemáticas de la Escuela de Matemáticas entre los periodos 2015 – I a 2020 – I, además de conocer la percepción de los empleadores de estos programas con respecto a la formación ofrecida por la Universidad Industrial de Santander; para ello la Escuela ha optado por realizar un estudio de seguimiento a graduados con el objetivo de mantener la calidad y pertinencia de sus programas, con miras a alcanzar y conservar la acreditación.
Por ello, se procede a realizar una revisión de la bibliografía de los diferentes estudios a nivel nacional e internacional y seguir la metodología propuesta por el OLE y el proceso de descubrimiento de conocimiento (por sus siglas en inglés KDD) utilizado para el análisis y tratamiento de grandes volúmenes de datos.
Posteriormente se construye el instrumento de medición tomando como guía, el Manual de la Red Graduados, el instrumento propuesto por el OLE e instrumentos desarrollados previamente a este estudio, luego de su revisión y consolidación, se difundirá por medio de la plataforma LimeSurvey, el desarrollo de la encuesta será supervisado por la Escuela de Matemática, y así obtener la retroalimentación de los profesionales sobre información personal, financiera, demográfica, competencias, situación laboral, nivel de identidad y satisfacción con los recursos ofrecidos por la UIS.
Finalmente se analizarán los resultados obtenidos por medio de técnicas multivariables y técnicas de minaría de datos, con el fin de caracterizar los diversos perfiles de los graduados, haciendo uso de las herramientas de análisis de datos SPSS STATISTICS y Power Bi.
Description
Keywords
Seguimiento a graduados, Pertinencia, Calidad de la educación, Análisis factorial, Minería de datos, Empleadores, Análisis multivariado, Cluster, Acreditación institucional