Extracción de conocimientos de foros de aprendizaje

Autores
Carestia, Nirva Ana
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Font, Graciela
Descripción
El avance de las tecnologías de la información y la comunicación propician el establecimiento de comunidades de aprendizaje en las organizaciones educativas de nivel superior. Además, brindan la posibilidad de analizar nuevos escenarios para las prácticas docentes. Estas herramientas tecnológicas representan avances en los entornos educativos que permiten satisfacer los requerimientos de la sociedad del conocimiento a través de propuestas creativas e innovadoras. Los nuevos entornos virtuales educativos exigen la introducción de cambios que requieren la revisión de las teorías y prácticas pedagógicas tradicionales. Los ambientes virtuales de aprendizaje almacenan una gran cantidad de datos sobre las actividades de los estudiantes cuando estos toman un curso y usualmente esta información es utilizada para monitorear características del curso. La información se presenta comúnmente en formato tabular que, dependiendo de la cantidad o del tipo de datos, a veces resulta difícil de interpretar. La información reduce la incertidumbre sobre algún aspecto de la realidad y, por tanto, permite tomar mejores decisiones Las técnicas de minería de datos o data mining pueden ayudar a la comprensión del e­ leaming y permitir a los docentes descubrir conocimiento para implementar estrategias de enseñanza-aprendizaje que permitan la mejora continua del proceso En función de lo planteado, el desafío es extraer conocimiento de los foros de aprendizaje de una propuesta de e-leaming que permita evaluar el nivel de presencia cognitiva, controlar el proceso de enseñanza-aprendizaje y apoyar la toma de decisiones. En esta tesis se propone; analizar la presencia cognitiva en los foros de dos cursos de e-learning; aplicar dos técnicas de minería de datos para extraer conocimiento de los foros de aprendizaje e identificar las categorías que brindan mayor información respecto al nivel de presencia cognitiva.
Fil: Carestia, Nirva Ana. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
Materia
ANALISIS DE DATOS
MODELADO DE DATOS
PROCESAMIENTO DE DATOS
ENSEÑANZA A DISTANCIA
TECNOLOGIA EDUCATIVA
006.312
Data mining
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
Repositorio
Repositorio Digital UNLaM
Institución
Universidad Nacional de La Matanza
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