La preferencia de un docente por parte de los estudiantes: análisis de su elección desde la minería de datos. (Spanish)

Professor preference of students: a data mining analysis of their choice. (English)

The primary objective of this research study is to assess the factors that influence student's preference of professors. Preferring the same professor multiple times is associated with factors such as time dedicated to the subject taught by the professor in question, reason for enrollment, and preparation of classes. Through the J48 algorithm of the Weka program, the primary variables students prioritize when repeatedly selecting the same professor are predicted. Training with 50% of the data and validating with the remaining 50% achieve this prediction with effectiveness greater than 83%. The results show that the most influential variables are: 1) the professor did everything possible for students to learn, 2) depth of learning, 3) pleasant work style, 4) preparation of classes, 5) encouragement on the topics covered, and 6) endeavors to help students learn. It is concluded that identifying these variables facilitates the design of educational policies focused on students and professors. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

El principal objetivo de esta investigación es evaluar los factores que influyen en los estudiantes para preferir un docente. Preferir varias veces un mismo docente está asociado con factores como el tiempo dedicado a la asignatura impartida por el profesor en cuestión, el motivo de la inscripción y la preparación de clases. Por medio del algoritmo J48 del programa Weka, se predicen las principales variables que priorizan los estudiantes al preferir un mismo docente varias veces. Entrenando con el 50% de los datos y validando con el 50% restante, se logra realizar esta predicción con una efectividad superior al 83%. Los resultados muestran que las variables más influyentes son: 1) hizo lo posible porque aprendiera, 2) aprender con profundidad, 3) trabajar agradablemente, 4) preparación de clases, 5) motivar temas tratados y 6) preocuparse porque aprendan. Se concluye que la identificación de estas variables facilita el diseño de políticas educativas enfocadas en los estudiantes y los docentes. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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