Resumen

Con la llegada de la era del Big Data, la información y los datos están creciendo de forma exponencial, alimentando la profunda aplicación de la tecnología de la información en todos los niveles de la sociedad. Es especialmente importante utilizar la tecnología de minería de datos para estudiar las tendencias de la industria detrás de los datos y explorar el valor informativo contenido en los datos masivos. A medida que la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior continúan avanzando, los datos académicos y administrativos de los estudiantes están creciendo a un ritmo acelerado. En este artículo, hacemos un uso completo de los datos académicos de los estudiantes y de los datos de comportamiento en el campus para analizar los patrones y correlaciones inherentes a los datos y utilizar estos patrones de manera racional para proporcionar orientación para las actividades de enseñanza y la gestión docente, mejorando así aún más la calidad de la gestión docente. La creación de un sistema de advertencia de repetición universitaria basado en la tecnología de minería de datos puede ayudar a los departamentos de gestión est

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Big data; Tecnología de minería de datos; Datos académicos de estudiantes; Gestión educativa; Validación de datos; Modelo de predicción de retención
• Keywords:Big data; Data mining technology; Student academic data; Teaching management; Data validation; Retention prediction model