Department of Software and Computing Systems

Lecture

Title:Propuesta de un conjunto de herramientas de minería de datos para evaluar el desempeño de los estudiantes y los procesos de enseñanza-aprendizaje en el ámbito de la educación en ingeniería Import to your calendar:
Defensa Tesi
Presenter:Diego Patricio Buenaño Fernández
Venue:https://meet.google.com/frn-kpbi-mav/
Date&time:17:00 19/06/2020
Estimated duration:
More information:https://edua.ua.es/es/secretaria/tesis-doctoral/tesis-en-proceso-de-tramitacion/diego-patricio-buenano-fernandez.html
Contact person:

Luján Mora, Sergio (slujan[Perdone'm]dlsi.ua.es)
Abstract:
En los últimos años, se ha evidenciado en las bases de datos científicas un
número significativo de investigaciones tanto teóricas como aplicaciones
prácticas, que se enfocan en el ámbito de la minería de datos en entornos
educativos y específicamente en el ámbito de la educación superior. La
organización y análisis de este volumen gigante de datos tiene al menos dos
posibilidades de enfoque, la minería de datos educativos y la analítica de
aprendizaje. La primera desarrolla y adapta métodos estadísticos, de minería
de datos y de aprendizaje automático, para analizar los datos generados
por estudiantes y docentes. Por otro lado, la analítica de aprendizaje se
define como el proceso de medición, recopilación, análisis y presentación
de datos relacionados con la interacción de estudiantes con las plataformas
digitales. La analítica de aprendizaje tiene como objetivo entregar información
que permita optimizar el logro de resultados de aprendizaje en el entorno
en el que este se produce.

Los algoritmos tradicionales de minería de datos en entornos educativos no
pueden aplicarse sin un análisis previo de las estrategias institucionales
en las que se va a aplicar, ya que las instituciones de educación superior
presentan diferentes comportamientos. Por ejemplo, un modelo educativo
en una institución puede estar centrado en la enseñanza basada en la
práctica e innovación mientras que otro modelo puede hacer énfasis en la
investigación acción. Bajo esta premisa es importante tener una visión
clara de los siguientes tres elementos para la aplicación de técnicas de
minería de datos y analítica de aprendizaje: a) Estrategias institucionales
en las que se aplican métodos de minería de datos educativos y analítica de
aprendizaje, b) Métodos de minería de datos aplicados en entornos educativos
y c) Herramientas para la implementación de minería de datos en entornos
educativos. La presente tesis presenta un conjunto de herramientas de minería
de datos con el objetivo de reforzar la evaluación de procesos de enseñanza
- aprendizaje en el ámbito de la educación en ingeniería. Esta propuesta se
sustenta en los tres elementos mencionados anteriormente y sobre los cuales
giran los objetivos y artículos científicos incluidos en el compendio.

La situación actual de pandemia y confinamiento ha incrementado
exponencialmente no sólo el uso de estos sistemas, sino que le ha conferido a
la educación en línea la cualidad de imprescindible. En estos entornos se ha
potenciado el uso de elementos tales como entornos personales de aprendizaje,
sistemas inteligentes de tutoría, sistemas de gestión de aprendizaje, así
como también el aumento de la interacción estudiante - docente a través
de blogs, wikis, redes sociales entre otros, generando así una variada y
extensa cantidad de información. La situación actual nos plantea el reto
y oportunidad de aportar en el desarrollo de herramientas que permitan
fortalecer el sistema de educación en línea.
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