Sistema informático para el análisis de datos en entornos educativos
Author
Olmos Camarena, LaraAdvisor
Cobos Pérez, RuthEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2018-02Subjects
Analíticas de Aprendizaje; Cursos Online Masivos y Abiertos; Minería de Datos en Educación; Informática; MatemáticasEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
El área de las analíticas de aprendizaje es un tema de estudio emergente relacionado
con el desarrollo de métodos para la exploración, análisis y visualización de datos
procedentes de entornos educativos en línea con la intención de mejorar los procesos de
enseñanza-aprendizaje y los entornos educativos.
Los cursos MOOC (Massive Open Online Course) permiten recopilar gran cantidad
de datos y motivan estudios que predicen la adquisición de certificado o abandono de
los estudiantes planteando una clasificación de los mismos con técnicas de Aprendizaje
Automático. Como variables de entrada se consideran indicadores de interacción con las
plataformas e indicadores que reflejan la actividad, constancia y eficacia de los estudiantes
a lo largo de su aprendizaje, todos ellos obtenidos del procesamiento de eventos de
navegación (clickstreams), entre otros.
El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado consiste en la creación de un sistema
informático a partir de la herramienta edX-MAS (edX-MAS: Model Analyzer System for
edX MOOC) que permita aplicar procesos de Minería de Datos de Educación y Data
Science a los datos de los cursos MOOC de UAMx con nuevos algoritmos de aprendizaje
automático e indicadores para predecir qué estudiantes aprobarán (y por tanto obtendrán
un certificado) o abandonarán el curso (predicción a posteriori).
El sistema añade extracción, preprocesamiento y exportado de datos para la definición
de abandono basada en reglas de clasificación. Incluye evaluación y visualización de las
estadísticas de los modelos predictivos y exportado para análisis posteriores.
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