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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44460

    Título
    Análisis de datos y aprendizaje automático del proceso de admisión de la Universidad Nacional Autónoma Honduras para la región sur del país del 2006 al 2019
    Autor
    Flores Aplicano, Alex Darío
    Director o Tutor
    Moro Sancho, Quiliano IsaacAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de ValladolidAutoridad UVA
    Año del Documento
    2020
    Titulación
    Máster en Ingeniería Informática
    Résumé
    Toda universidad pública tiene responsabilidades con la sociedad, por lo que debe apuntar su labor a ofrecer el mejor servicio posible al ciudadano[1] proporcionando el recurso humano de más alto nivel académico[2]. Esto se asegura con un proceso de admisión transparente, eficiente, igualitario, de calidad y con equidad[3]. Por ello se analizan los datos recopilados en la etapa de inscripción y realización de la prueba de admisión de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH) en la región sur del país del año 2006 al 2019, utilizando las metodologías de minería de datos SEMMA y CRISP-DM para detectar con anticipación a realizar dicha prueba, los aspirantes vulnerables a no ser admitidos en la universidad. Se comienza por una adaptación de los datos, luego se separan los datos en una parte para la creación del modelo y otra para la validación, para así obtener resultados libres de sesgos siguiendo un esquema de validación cruzada. Se prueban varios algoritmos de clasificación del modelo pertenecientes a las librerías sklearn y xgboost. El mejor modelo obtiene una precisión del 66% con una especificidad del 61% para determinar los aspirantes que no serán admitidos a la UNAH. Además, se adiciona un cuadro de mando para dar seguimiento a los procesos de admisión.
     
    Every public university has responsibilities to society, so it must aim its work to offer the best possible service to the citizen [1] by providing the highest academic level human resource [2]. This is ensured with a transparent, efficient, egalitarian, quality, and fair admission process [3]. For this reason, the data collected in the stage of enrollment and completion of the admission test of the National Autonomous University of Honduras (UNAH) in the southern region of the country from 2006 to 2019 is analyzed, using the data mining methodologies SEMMA and CRISP-DM to detect in advance to carry out said test, applicants vulnerable to not being admitted to the university. It begins with an adaptation of the data, then the data is separated into one part for the creation of the model and another for the validation, to obtain bias-free results following a cross-validation scheme. Various model classification algorithms belonging to the sklearn and xgboost libraries are tested. The best model obtains an accuracy of 66% with a specificity of 61% to determine applicants who will not be admitted to UNAH. In addition, a dashboard is added to monitor the admission processes.
    Palabras Clave
    Análisis de datos
    Prueba de admisión
    UNAH
    Departamento
    Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44460
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7034]
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    Nombre:
    TFM-G1312.pdf
    Tamaño:
    3.042Mo
    Formato:
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