En este artículo se aplican técnicas predictivas de minería de datos para descubrir patrones de desempeño académico en la competencia de Lenguaje de las pruebas Saber 5° que presentaron los estudiantes de las instituciones educativas colombianas de básica primaria en el año 2017. Para tal fin, se utilizó la metodología CRISP-DM y se tuvo en cuenta la información socioeconómica, académica e institucional de las bases de datos del ICFES. Se obtuvo un conjunto de datos minable utilizando técnicas de limpieza y transformación de datos y se construyó un árbol de decisión con el algoritmo J48 de la herramienta Weka. Entre los factores predictores de los patrones descubiertos están la naturaleza y la ubicación del colegio, si los estudiantes reprobaron o no algún grado, el grupo etario, la educación de la madre y los índices de TICs y electrodomésticos en los hogares. El conocimiento producido en esta investigación es información de calidad para la toma de decisiones en el MEN y las secretarías de educación y para que las directivas de las instituciones educativas de básica primaria definan planes de mejoramiento que redunden en la calidad de la educación en Colombia.

En este artículo se presenta uno de los resultados del proyecto de investigación denominado: Detección de patrones de supervivencia en mujeres con cáncer invasivo de cuello uterino con técnicas de minería de datos , utilizando como fuente principal la información almacenada en la base de datos del Registro Poblacional de Cáncer del Municipio de Pasto (Colombia). Aplicando la metodología para proyectos de minería de datos CRISP-DM, se construyó, limpió y transformó un repositorio de datos con la información de las mujeres que fueron diagnosticadas con cáncer invasivo de cuello uterino entre los años 1998 y 2002, con una ventana de observación hasta el 2007. Se detectaron los principales factores socioeconómicos y clínicos asociados con la supervivencia de este grupo poblacional, utilizando las tareas de minería de datos: clasificación, asociación y agrupación. El patrón principal descubierto es aquel que caracteriza a una mujer con cáncer invasivo de cuello uterino como sobreviviente, si sobrepasa los 52 meses después del momento del diagnóstico del cáncer.

El uso de Aprendizaje Automático para la gestión de datos es una oportunidad extraordinaria para avanzar hacia un modelo de liderazgo basado en la información, que impulse a la organización hacia el éxito en cada una de sus iniciativas. Sin embargo, una empresa, en el momento de incorporar estas tecnologías presenta problemáticas asociadas con los costos económicos y administrativos generados en este proceso, ya que estos suelen ser bastante elevados, que limita principalmente a las MiPymes, su implementación. En este artículo se presenta la propuesta de integrar al SGBD PostgreSQL, técnicas supervisadas de aprendizaje automático, en una arquitectura medianamente acoplada, con el fin de dotar a este gestor con las capacidades de descubrir conocimiento en las bases de datos. Se acoplarán algoritmos de clasificación y regresión mediante el desarrollo de extensiones utilizando uno de los lenguajes procedurales soportados por PostgreSQL. Inicialmente, se implementará el algoritmo de clasificación por árboles de decisión C4.5 usando el lenguaje procedural PL/pgSQL. La principal ventaja de esta estrategia es que se tiene en cuenta la escalabilidad, administración y manipulación de datos del SGBD. Al ser PostgreSQL un gestor de código abierto, organizaciones tales como MiPymes, contarán con una herramienta libre que les permita realizar análisis predictivo con el fin mejorar sus procesos de toma de decisiones al poder anticiparse a los futuros comportamientos del consumidor y tomar decisiones racionales basadas en sus hallazgos.

En este artículo se presentan los resultados obtenidos al aplicar el modelo de clasificación basado en árboles de decisión, con el fin de detectar factores asociados al desempeño académico de los estudiantes colombianos de grado undécimo de educación media, que presentaron las pruebas Saber 11° en los años 2015 y 2016. La investigación fue de tipo descriptivo bajo el enfoque cuantitativo, aplicando un diseño no experimental. Siguiendo la metodología CRISP-DM, se seleccionó, de las bases de datos del ICFES, la información socioeconómica, académica e institucional de estos estudiantes. Se construyó, limpió y transformó un repositorio de datos y utilizando la herramienta de minería de datos WEKA, se generaron árboles de decisión que permitieron identificar patrones asociados al buen o mal desempeño académico de los estudiantes en las pruebas Saber 11°. Los patrones descubiertos ayudarán en los procesos de toma de decisiones del Ministerio de Educación Nacional, junto con las instituciones que velan por la calidad de la educación en Colombia.

Las pruebas Saber 5° buscan contribuir al mejoramiento de la calidad de la educación en Colombia. Su aplicación es periódica, evalúa las competencias básicas de los estudiantes y analiza los factores que inciden en sus logros. En este artículo se presenta uno de los resultados de una investigación cuyo objetivo fue aplicar técnicas de minería de datos para detectar patrones de desempeño académico en la competencia de matemáticas de las pruebas Saber 5º del año 2017. Esta prueba fue presentada por los estudiantes de grado quinto de las instituciones educativas colombianas de Básica Primaria. Para cumplir con este objetivo, se utilizó la metodología CRISP-DM. Se obtuvo información socioeconómica, académica e institucional de las bases de datos del ICFES. Esta información fue preprocesada utilizando técnicas de limpieza y transformación de datos.  Se seleccionó el modelo de clasificación por árboles de decisión por su facilidad para interpretar patrones. Entre los factores más importantes de los patrones asociados al buen o mal desempeño académico en matemáticas están la naturaleza y la zona de ubicación del colegio y si el estudiante reprobó o no grado. El conocimiento generado en esta investigación constituye información de calidad para la toma de decisiones del Ministerio de Educación Nacional, las secretarias de educación y las directivas de las instituciones educativas de Básica Primaria en la definición de planes de mejoramiento que redunden en la calidad de la educación en Colombia.