Analítica de Datos en la Gestión Académica
Objetivo general
Introducir a los participantes en el uso de la analítica de datos para mejorar la toma de decisiones en la gestión académica, con un enfoque en el análisis de datos de estudiantes, desempeño académico, eficiencia administrativa y optimización de recursos.
Al final el curso el participante estará en capacidad de apoyarse en herramientas de analítica para conocer el comportamiento de los estudiantes y tomar decisiones mejor informadas.
Dirigido a
Funcionarios que deseen potencializar la forma en que se gestionan los procesos académicos dentro de la universidad, contribuyendo a la toma de decisiones más informada y eficiente. No se requieren conocimientos previos.
Metodología y evaluación
El desarrollo temático se fundamenta en aprender- haciendo, por medio de las temáticas se busca facilitar un sendero práctico de la gestión académica apoyado con el uso de herramientas analíticas.
El proceso de formación cuenta con cuatro ejes temáticos, que han sido seleccionados basados en el contexto real y en las necesidades en la gestión administrativa de programas académicos.
El curso se evaluará mediante la presentación de una aplicación o un caso de estudio. que demuestre el uso de herramientas de analítica para resolver un problema real o simulado dentro del contexto académico de la Universidad Externado de Colombia.
Objetivo del entregable:
Desarrollar una aplicación o caso de estudio práctico que utilice herramientas de analítica Orange para apoyar la toma de decisiones en la gestión académica. El objetivo principal es demostrar cómo la analítica puede generar valor en áreas como el rendimiento estudiantil, la eficiencia docente, la retención estudiantil, o la planificación curricular.
Etapas del entregable:
Recolectar y procesar datos académicos, analizar patrones de comportamiento o rendimiento, diseñar una solución, principales hallazgos y conclusiones y recomendaciones. Las fuentes de datos pueden ser reales, anonimizadas, sintéticas o simuladas.
- Resultados y Análisis
- Principales hallazgos.
Contenidos académicos
Descripción breve de los contenidos que abordará el curso.
| Sesión | Contenido temático |
| 1 | Introducción a la Analítica de Datos en la Gestión Académica
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| 2 | Herramientas de análisis y visualización de datos
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| 3 | Modelos de Clasificación
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| 4 | Modelos de Predicción
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Recurso
Se utilizará el software Orange (2023).
Orange Canvas es un software libre de aprendizaje automático para minería de datos y análisis predictivo; escrito en C++ que implementa algoritmos de minería de datos, así como operaciones de procesamiento y representación gráfica de datos.
La utilidad que tiene este software en la minería de datos radica en que permite analizar detalladamente grandes cantidades de bases de datos de manera automática con el objetivo de explicar su comportamiento, lo cual permite reunir y transformar los datos en información, de manera que se pueda optimizar el proceso en la toma de decisiones.
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