Utilización de técnicas de minería de datos para la identificación de rasgos de comportamiento en procesos de aprendizaje colaborativo en modelos de e-learning y b-learning

Autores/as

  • Ángel Cobo Ortega Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
  • Pilar Nuñez Blas Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
  • Esmelin Niquin Alayo Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
  • Franklin Puelles Gonzales Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo

DOI:

https://doi.org/10.32911/as.2016.v9.n1.217

Resumen

Actualmente, las modalidades e-learning y b-learning son cada vez más utilizadas y se acumula una gran cantidad de información que es muy valiosa para analizar el  comportamiento de los estudiantes. En estos sistemas de aprendizaje colaborativo se ofrece

una gran variedad de canales y espacios de trabajo para facilitar el intercambio de información y la comunicación entre los participantes, pero que resultan muy difíciles de analizar; aun con el uso de las herramientas estadísticas. Se utilizó técnicas de Minería de Datos y la metodología de Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) para identificar los rasgos de comportamiento en el aprendizaje colaborativo, el seguimiento de las actividades, la participación en los foros y demás actividades a partir de información extraída de los logs que quedan en los servidores y de los informes de actividad que generan las plataformas de gestión de cursos virtuales.  Se estudió, igualmente, la interactividad en estos sistemas con el Proceso de Análisis Jerárquico. Es por ello que utilizaremos en esta oportunidad Expert Choice, Weka, softwares de AHP, Minería de Datos que nos ayudará a cumplir nuestro propósito.

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Publicado

2017-12-26

Cómo citar

Cobo Ortega, Ángel, Nuñez Blas, P., Niquin Alayo, E., & Puelles Gonzales, F. (2017). Utilización de técnicas de minería de datos para la identificación de rasgos de comportamiento en procesos de aprendizaje colaborativo en modelos de e-learning y b-learning. Aporte Santiaguino, 9(1), pág. 101–112. https://doi.org/10.32911/as.2016.v9.n1.217

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