Herramienta para el modelado predictivo en entornos educativos en línea
Author
Macías Palla, VíctorAdvisor
Cobos Pérez, RuthEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2017-06Subjects
Analíticas de Aprendizaje; Ciencia de datos; Cursos Online Masivos y Abiertos; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
El uso de las nuevas Técnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) se
han convertido en una herramienta muy versátil en todo tipo de campos. Fomentar su
uso en el ámbito del aprendizaje y la educación es de vital importancia.
Los cursos MOOC (Massive Open Online Course) es uno de los ejemplos más importantes
de integración de las TIC en el campo del aprendizaje y la educación.
El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado consiste en la creación de una aplicación
modular y escalable que, a partir de los datos recogidos de MOOCs, permita aplicar
de forma sencilla un proceso completo de Data Science, donde se aplicarán algoritmos
de Machine Learning para generar modelos predictivos con los que poder predecir qué
estudiantes han aprobado el curso y obtenido por tanto un certificado.
La aplicación desarrollada ayuda al usuario a analizar y comparar la calidad de predicción
de distintos algoritmos de Machine Learning, permitiendo la posibilidad de exportar
los resultados para realizar a posteriori un análisis más exhaustivo. The use of Information and Communication Technologies (ICT) has become a versatile
tool in different types of fields. Promoting their use in the field of learning and education
is of vital importance.
The Massive Open Online Courses (MOOCs) is one of the most important examples
of ICT integration in the field of learning and education.
The objective of this End-of-Grade Study is the creation of a modular and scalable
application that, based on the data collected from a MOOC course, allows the simple
application of a complete Data Science process, where Machine Learning algorithms will
be applied to generate predictive models which could be used to predict which students
have passed the course and therefore obtained a certificate.
The developed application helps the user to analyze and compare the prediction quality
of different Machine Learning algorithms, allowin the possibility of exporting the
results in order to do a more exhaustive analysis.
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Google Scholar:Macías Palla, Víctor
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