Técnicas de minería de datos para identificar patrones de colaboración de los estudiantes que hacen uso del EVA de la UTPL

Abstract:

El presente trabajo abordó el nivel de colaboración estudiando el entorno colaborativo con mayor número de usuarios con el que cuenta la UTPL, el Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA). Se utilizó la metodología inductiva como técnica de inferencia, seleccionándose las técnicas más aptas de MINERÍA DE DATOS para la identificación de patrones de comportamiento colaborativo en los estudiantes de modalidad abierta mediante la búsqueda de elementos colaborativos en los FOROS y la relación con las calificaciones obtenidas mediante el análisis de sus registros. En la etapa de minería se usó los algoritmos de AGRUPAMIENTO K-MEANS, EM y Clustering Jerárquico. Para el efecto se seleccionaron mediante la herramienta GEPHI los cursos: Fundamentos de la Programación, Lógica de la Programación y Fundamentos Informáticos pertenecientes al periodo Octubre-Febrero 2011 de la Carrera Informática UTPL-ECTS. Se etiquetó a cada grupo de estudiantes como: Alumnos con nivel de Colaboración Alto, Medio y Bajo. Los resultados demostraron la no utilización de todos los recursos de la plataforma educativa por parte de los docentes y de forma global un bajo interés colaborativo de parte de los estudiantes

Año de publicación:

2011

Keywords:

• Ingeniero en sistemas informáticos y computación – Tesis y disertaciones académicas
• Sistemas eLearning
• Estudiantes de la UTPL
• INFORMÁTICA
• MOODLE
• APRENDIZAJE VIRTUAL

Fuente:

rraae