BIG DATA

 • Técnicas de Clasificación: En el sector educativo, las técnicas de clasificación y predicción se utilizan para comprender el comportamiento de los estudiantes. Permiten analizar el comportamiento de los alumnos en los diversos mecanismos de aprendizaje para generar modelos educativos que incrementen su nivel participativo y de aprendizaje, como en los modelos presenciales, virtuales o mixtos. Los instructores clasifican a los estudiantes según su comportamiento, motivación y conocimiento. • Técnicas de Agrupamiento (Clustering): El agrupamiento tiene como propósito obtener grupos de individuos con características similares dentro de ellos y diferentes entre individuos de distintos grupos que aplican para la agrupación de estudiantes por diversos criterios como la calificación de cuestionarios, el comportamiento de navegación, el tiempo de acceso a las actividades, el número de foros respondidos, o el rendimiento académico. • Técnicas de Asociación: Descubrir relaciones entre las...

  1. Extracción de datos: Consiste en la selección y recuperación de datos del entorno educativo, priorizando fuentes digitales como sistemas de información o entornos virtuales de aprendizaje. Los datos incluyen interacción, uso de sistemas, información de cursos, datos académicos, encuestas socioeconómicas y antecedentes escolares. 2. Preprocesamiento: Se limpian datos (eliminando datos redundantes, incorrectos o faltantes), se mezclan fuentes y se convierten valores para una gestión estandarizada y homogénea. Es crucial excluir atributos irrelevantes y el resultado es un conjunto de datos listo para el análisis. 3. Aplicación de métodos de MDE: Se seleccionan y aplican técnicas acordes a los objetivos, como clasificación/predicción para identificar riesgo académico. Se pueden seleccionar atributos relevantes y ajustar parámetros de algoritmos para refinar la precisión de los modelos. 4. Interpretación de resultados: Se muestran los patrones, relaciones o tendencias descubiertos ...

La minería de datos educativos (EDM, Educational Data Mining) y la analítica del aprendizaje (LA, Learning Analytics) son técnicas que utilizan el análisis de datos para mejorar los procesos educativos. Para ello extrae patrones y tendencias del rendimiento, el comportamiento y las interacciones de los estudiantes. Estas disciplinas optimizan los procesos de aprendizaje, identifican a los estudiantes con sus dificultades y logran personalizar las experiencias de aprendizaje. Su integración promete revolucionar la educación y fomentar el éxito de los estudiantes en la era digital. Líneas de investigación actuales en DaSCI: Portabilidad de modelos predictivos. En la minería de datos educativos, un reto clave es garantizar la portabilidad de los modelos predictivos a través de diferentes cursos. Actualmente, la excesiva dependencia de atributos de bajo nivel durante el entrenamiento limita la adaptabilidad de los modelos. Para abordar este problema, estamos desarrollando y utilizando acti...

  El crecimiento en el volumen de datos generados por diferentes sistemas y actividades cotidianas en la sociedad ha forjado la necesidad de modificar, optimizar y generar métodos y modelos de almacenamiento y tratamiento de datos que suplan las falencias que presentan las bases de datos y los sistemas de gestión de datos tradicionales. Respondiendo a esto aparece Big Data, término que incluye diferentes tecnologías asociadas a la administración de grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes y que se generan con rapidez [1]. A pesar de que el término Big Data se asocia principalmente con cantidades de datos exorbitantes, se debe dejar de lado esta percepción, pues Big Data no va dirigido solo a gran tamaño, sino que abarca tanto volumen como variedad de datos y velocidad de acceso y procesamiento. En la actualidad se ha pasado de la transacción a la interacción, con el propósito de obtener el mejor provecho de la información que se genera minuto a minuto[2]. Con e...