A Case Study: Data Mining Applied to Student Enrollment

Daniel Victoria, Jhonny Estrella, Juan Pablo Peche, Álvaro Ortigosa, César Vialardi Sacín, Alfredo Barrientos Padilla, Jorge Chue Gallardo

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Resumen

One of the main problems faced by university students is deciding the right learning path based on available information such as courses, schedules and professors. In this context, this paper presents a recommender system based on data mining. This recommender system intends to create awareness of the difficulty and amount of workload entailed by a chosen set of courses. For the purpose of building the underlying model, this paper describes the generation of domain specific variables that are capable of representing students’ past performance. The objective is to improve students’ performance in general, by reducing the rate of misguided enrollment decisions.
Idioma originalInglés estadounidense
PublicaciónDefault journal
EstadoPublicada - 1 ene. 2010
Publicado de forma externa

COAR

  • Artículo de conferencia

Categorías Repositorio Ulima

  • Ciencias sociales / Educación

Temas Repositorio Ulima

  • Data mining
  • Estudiantes universitarios
  • Minería de datos
  • Rendimiento académico

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'A Case Study: Data Mining Applied to Student Enrollment'. En conjunto forman una huella única.

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