Identificación de patrones de conducta, asociadas con procrastinación y autorregulación académica en estudiantes de educación superior, aplicando técnicas de minería de datos

Abstract

La procrastinación y autorregulación académica son patrones de comportamiento que se dan entre los jóvenes, principalmente los estudiantes. Por un lado, la procrastinación, es el aplazamiento de la realización de actividades y la autorregulación académica, es la forma de aprendizaje que el estudiante ejerce para aumentar su rendimiento académico. El objetivo de esta investigación es identificar los patrones de conducta, relacionados con procrastinación y autorregulación académica de estudiantes de licenciatura de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT) empleando técnicas de minería de datos; las cuales son: arboles de decisión, agrupamiento y reglas de asociación. el enfoque de investigación es de tipo cuantitativo. La metodología utilizada fue una metodología de tres fases, la primera fase fue analizar la información que contiene el dataset, la segunda fase fue la selección de las herramientas para aplicar minería de datos y la tercera fase, la utilización de la metodología KDD (Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos), la cual en uno de sus pasos está la aplicación de la minería de datos. Mediante la realización y aplicación de las técnicas de minería de datos en las herramientas de Lenguaje R, Microsoft Azure Machine Learning y Weka, se identificaron patrones, similitudes y asociaciones entre los datos y las variables que conforma el dataset; de igual manera, con la técnica de árbol de decisión se detectaron una serie de variables que no intervienen en la clasificación de la clase del estudiante, con la técnica de agrupamiento se observaron instancias que aunque la clase sea autorregulador o procrastinador se agruparon en el mismo clúster y con la técnica de reglas de asociación, se encontraron 13,215 reglas asociadas con las 29 variables y 746 instancias que lo conforman, además, se realizaron tres pruebas por cada técnica de minería de datos y realizadas en las tres herramientas mencionadas anteriormente.