Aplicación del aprendizaje automático con árboles de decisión al estudio de las variables del modelo de indicadores de gestión de las universidades públicas


Authors

  • Jhon Jairo Santa Chávez UNIVERSIDAD LIBRE
  • Juan De Jesús Veloza Mora UNIVERSIDAD LIBRE
  • Reinel Arias Montoya UNE - PEREIRA

DOI:

https://doi.org/10.22517/23447214.8841

Keywords:

Modelo matemático, sistema de gestión de universidades públicas, arboles de decisión, minería de datos, algoritmo inductivo, patrones, modelos

Abstract

 
ResumenEl estudio de las variables del modelo de indicadores de gestión del Sistema de Universidades Públicas (SUE) desde el punto de vista institucional, se convierte en un estudio de carácter prioritario, ya que actualmente el Ministerio de Educación asigna los recursos a distribuirse entre las universidades públicas con base en estos indicadores. Las universidades colombianas no cuentan con un modelo que permita realizar estudios previos de dichos indicadores, reduciendo la posibilidad de mejorar los aspectos necesarios para tener acceso a mayores recursos que permitan su funcionamiento óptimo. En este estudio se analizan las variables que inciden dentro del modelo de indicadores de gestión y se propone una metodología general basada en árboles de decisión, específicamente el método de algoritmo que ayudará a elaborar un modelo matemático para determinar los ajustes necesarios que debe hacer la Universidad Tecnológica de Pereira, con el fin de mejorar sus índices de gestión

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Author Biographies

Jhon Jairo Santa Chávez, UNIVERSIDAD LIBRE

DOCENTE FACULTAD DE INGENIERIAS

Juan De Jesús Veloza Mora, UNIVERSIDAD LIBRE

DOCENTE FACULTAD DE INGENIERIAS

Reinel Arias Montoya, UNE - PEREIRA

ANALISTA AREA DE TECNOLOGIAS DE INFORMACION

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Published

2013-12-30

How to Cite

Santa Chávez, J. J., Veloza Mora, J. D. J., & Arias Montoya, R. (2013). Aplicación del aprendizaje automático con árboles de decisión al estudio de las variables del modelo de indicadores de gestión de las universidades públicas. Scientia Et Technica, 18(4), 725–731. https://doi.org/10.22517/23447214.8841

Issue

Section

Ciencias Básicas