Sergio Luján Mora

Profesor Titular de Universidad

Aplicación de técnicas de minería de datos sobre registros de LMS para medir el desempeño de estudiantes de programación

Diego Buenaño-Fernández, Sergio Luján-Mora
In Rosabel Roig-Vila (Ed.), EDUcación y TECnología. Propuestas desde la investigación y la innovación educativa, p. 445-446, Editorial Octaedro. ISBN: 978-84-9921-846-5.
(EDUCA'16b) Capítulo de libro / Book chapter

Resumen

El incremento en el uso de sistemas de aprendizaje en línea, tales como entornos personales de aprendizaje, sistemas inteligentes de tutoría, sistemas de gestión de aprendizaje, entre otros, genera una gran cantidad de información (Romero, Ventura, & García, 2007). La organización y análisis de estos datos en el ámbito educativo tiene dos enfoques, la Minería de Datos Educativos (mde) y la Analítica de Aprendizaje (aa). La mde desarrolla y adapta métodos estadísticos de minería de datos y de aprendizaje automático para analizar los datos generados por estudiantes y docentes. Por otro lado, la aa se define como la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los alumnos y sus contextos (Calvet & Pérez, 2015). Además, la aa tiene como objetivo entender y optimizar el aprendizaje en el entorno en el que este se produce. En este artículo se presenta un estudio referente a la aplicación específica de técnicas de minería de datos sobre sistemas de gestión de aprendizaje. Como estudio de caso se muestra su aplicación con el sistema de gestión del aprendizaje Moodle (Romero, Ventura, & García, 2007); sin embargo, el método propuesto también se puede emplear en otros sistemas. Este trabajo presenta dos enfoques. Por un lado, medir el desempeño de los estudiantes a través de la aplicación secuencial de técnicas de visualización, agrupamiento, clasificación y reglas de asociación de datos (Romero, Ventura, & García, 2007). Y por el otro, identificar rutas o estilos de aprendizaje en grupos seleccionados de estudiantes (Bogarín, Romero, & Cerezo, 2016).

Descarga