Data mining applicato ai test di Saber 11 e Saber Pro: Analytics, modellazione predittiva e processo decisionale guidato dai dati nell'istruzione superiore colombiana - Softcover

Aroca A., Heyner; Bautista R., Alfredo; Patiño V., John

 
9786209637735: Data mining applicato ai test di Saber 11 e Saber Pro: Analytics, modellazione predittiva e processo decisionale guidato dai dati nell'istruzione superiore colombiana

Inhaltsangabe

Il documento presenta un'analisi completa dell'applicazione del data mining e delle tecniche avanzate di analisi educativa nello studio del rendimento accademico nei test Sabre 11 e Sabre Pro tra il 2020 e il 2025, contestualizzando i risultati all'interno delle politiche pubbliche colombiane, in particolare le Linee Guida CNA 2022 e il Piano di Sviluppo Nazionale 2022-2026. In questo periodo, l'istruzione superiore ha vissuto trasformazioni significative guidate dall'accelerazione della digitalizzazione, dalla necessità di rafforzare la qualità e dall'incorporazione delle competenze digitali e del pensiero computazionale nelle valutazioni ICFES. Il rapporto evidenzia l'evoluzione positiva delle competenze valutate in entrambi gli esami, con miglioramenti sostenuti nella lettura critica e nell'inglese, anche se persistono difficoltà nel ragionamento quantitativo. Nello specifico, viene esaminata la traiettoria dell'Università Popolare di Cesar, un'istituzione che mostra progressi graduali nei suoi risultati e una posizione intermedia nel contesto regionale dei Caraibi colombiani, dove persistono divari strutturali legati alle infrastrutture, all'equità e all'accesso alle risorse.

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Über die Autorin bzw. den Autor

H.Aroca - Systemingenieur - Doktor in Projekten - Master in Bildungsinformatik. Spezialist für die Prüfung von Qualitätssystemen und Gesundheitsdiensten. A. Bautista - Systemingenieur - Computersicherheitsspezialist.J.Patiño - Systemingenieur - Master in Softwaretechnik und Computersystemen.

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