Análisis de las relaciones entre cursos del Departamento de Ingeniería Industrial en base a técnicas de data mining

Abstract

La mejora continua de los procesos de educación superior es entendida como uno de los objetivos de las instituciones que la imparten. Es bajo este contexto que existen los llamados Modelos Curriculares, que pretenden modelar las interacciones que existen entre los procesos educativos y administrativos, actores del sistema y variables clave, que son finalmente las que determinan qué tan eficiente y bueno será el aprendizaje del alumno. La Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile no es la excepción, por lo que ha ido avanzando en lograr una mejora continua de sus programas. Estos utilizan como referente el llamado Modelo Basado en Competencias, que plantea una mirada donde los estudiantes deben ir aprendiendo progresivamente habilidades y conocimientos previamente definidos en el perfil del profesional que se esté formando. En este Trabajo de Título se estudiará el caso particular de la carrera de Ingeniería Civil Industrial. Es bajo este contexto que se plantea como principal objetivo el análisis de las relaciones que existen entre los distintos cursos del departamento. Esto busca diagnosticar la eficacia con la que fue diseñada la Malla Curricular del departamento, que supone el camino lógico para la obtención de las competencias previamente definidas que debe tener un profesional egresado de ingeniero civil industrial de la Universidad de Chile. Para esto se propone la utilización de técnicas de Data Mining, específicamente la de Redes Bayesianas. Se espera de este trabajo un análisis de las relaciones observables de los cursos, tanto gráficamente como de las probabilidades condicionales, para así relacionar los cursos y los resultados académicos. Por otro lado, también se espera poder identificar las principales variables que influyen en el rendimiento académico del alumno. Los resultados muestran que existen relaciones entre varios cursos y que además muchas de ellas coinciden con las propuestas por la Malla Curricular. Por otro lado, se plantea que la distribución del tiempo en el semestre por parte del alumno y la motivación pueden ser variables determinantes, además de las habilidades y conocimientos que entregan los cursos. Por otro lado se plantea que el modelo debe ser mejorado o cambiado a uno que soporte la inclusión de una mayor cantidad de variables, puesto que este se ve limitado por la cantidad de datos y por la complejidad del problema.