Aportes esperados de la técnica de árboles de desición al aplicarlos a datos generados con la metodologia blended learning

La búsqueda información oculta y útil que se encuentra en los datos de las actividades educativas es el objetivo principal de la minería de datos educativa o educational data mining (E.D.M. por sus siglas en inglés). En el caso particular de la aplicación de la metodología de blended learning en la...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Sosa, Marcelo Omar, Bruchmann, Eugenia Cecilia
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas blended learning Data mining árboles de decisión
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45606
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La búsqueda información oculta y útil que se encuentra en los datos de las actividades educativas es el objetivo principal de la minería de datos educativa o educational data mining (E.D.M. por sus siglas en inglés). En el caso particular de la aplicación de la metodología de blended learning en la educación superior, ésta genera grandes volúmenes de datos de dos tipos: los que se obtienen con la observación de las actividades presenciales y los que se almacenan con las actividades que desarrollan los alumnos en los entornos virtuales que se utilizan en esta metodología. Para completar el perfil del alumno a analizar, deben incorporarse además los datos históricos que los acompañan en el ingreso al nivel superior. Estos datos representan un gran volumen por lo que las técnicas de data mining representan un alternativa válida para su procesamiento. Dentro de ellas se encuentran los árboles de decisión que representan unas de las más importantes y utilizadas por los investigadores. El estudio del modo de aplicación y resultados obtenidos son la esencia de la presente investigación.
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Aportes esperados de la técnica de árboles de desición al aplicarlos a datos generados con la metodologia blended learning

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