Principales técnicas y patrones que busca descubrir la minería de datos educativa

 • 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 actividades y las

interacciones, identificar patrones sobre el comportamiento y determinar el

interés de ciertas actividades que realizan los estudiantes. Por ejemplo,

pueden identificar que si la nota de la evaluación y tarea es desaprobatoria,

y el tiempo de acceso es bajo, hay una alta probabilidad de desaprobación

del curso.