Análisis exploratorio y selección de atributos relevantes sobre el dataset de las pruebas saber 11 para la ciudad de Cartagena - Chanchí Golondrino, Gabriel Elías; Barrera Buitrago, Dayana Alejandra; Lugo López, Nidia Danigza (Revista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP, 2025)
Este trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un estudio basado tanto en el análisis exploratorio de datos como en la selección de los mejores atributos que inciden en el rendimiento académico, utilizando el conjunto de datos de las pruebas Saber 11 de 2019 de la ciudad de Cartagena. Para el desarrollo del estudio se hizo uso de una adaptación de la metodología de minería de datos SEMMA, definiendo cuatro fases metodológicas, a saber: F1. Muestreo de los datos; F2. Exploración y modificación de los datos; F3. Aplicación del método de selección de atributos; y F4. Análisis de los resultados obtenidos. Como resultados relevantes del estudio, se obtuvo que las áreas con medias más altas fueron lectura crítica y matemáticas. Asimismo, se evidenció que la formación de los padres a nivel posgradual tiene una influencia representativa en el rendimiento del estudiante. Finalmente, se identificó un conjunto de atributos del dataset que inciden en el rendimiento de las cinco áreas de la prueba. Este estudio pretende servir de referencia a nivel investigativo para la caracterización del rendimiento académico en diferentes regiones, con el fin de contribuir al desarrollo de estrategias enfocadas en el fortalecimiento de la calidad.