Minería de datos educativos para la detección de recursos clave
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Publicado:
ene 1, 2017
Palabras clave:
Minería de datos educativos, recursos clave, clasificación, árboles de decisión.
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Resumen
Este artículo describe un proyecto de innovación educativa centrado en diseñar y desarrollar un nuevo módulo de Moodle que permita obtener modelos predictivos basados en árboles de decisión a partir de los datos de uso almacenados en Moodle. Debido a las características de los modelos basados en árboles de decisión, es posible relacionar el trabajo personal realizado por los alumnos en Moodle con la calificación final obtenida, proporcionándonos así una descripción de los recursos y actividades que resultan clave para superar/suspender una asignatura. Con esta información, el profesor podría detectar alumnos con alta probabilidad de no superar la asignatura e intentar reconducir la situación. Este módulo puede ser aplicado en cualquier asignatura de la plataforma Moodle. Concretamente, para comprobar su funcionamiento, ha sido aplicado la asignatura Introducción a la Programación impartida en el grado de Ingeniería Informática de la Universidad de Córdoba.
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Cómo citar
Gibaja Galindo, E., Zafra Gómez, A., Luque Rodríguez, M., Arauzo Azofra, A., Ramírez Quesada, A., & Olmo Ortiz, J. L. (2017). Minería de datos educativos para la detección de recursos clave. Revista De Innovación Y Buenas Prácticas Docentes, 3, 18–28. https://doi.org/10.21071/ripadoc.v3i0.9960
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