Analítica del aprendizaje en un entorno virtual mediante un sistema de computación cognitiva: estudio preliminar
Palabras clave:
ibm watson, analítica del aprendizaje, computación cognitivaResumen
En esta investigación se aplicaron métodos de la Analítica del Aprendizaje en el estudio de los datos masivos provenientes de la plataforma virtual de Fruticultura, mediante el sistema de computación cognitiva IBM Watson, basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Se analizaron los registros de las evaluaciones en línea, así como las interacciones sociales en los foros para determinar su influencia sobre el desempeño estudiantil, durante los períodos lectivos desde el2006 hasta 2014 de la asignatura Fruticultura. Los factores estudiados permitieron mejorar el sistema de evaluación y estimarla nota definitiva con una fortaleza predictiva del 72%.
Citas
Bonacich, P. (1972). Factoring and weighting approaches to clique identification. Journal of Mathematical Sociology, 2 (1), 113-20.
Huapaya, C.R., Lizarralde, F., Arona, G. y Massa, S. (abril, 2012). Mineria de Datos Educacional en Ambientes Virtuales de Aprendizaje. En XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Congreso llevado a cabo en
Universidad Nacional de Misiones, Posadas, Argentina. Recuperado de http://goo.gl/O72zou.
Jiménez, M. (2000). Competencia social: intervención preventiva en la escuela. Infancia y Sociedad, 24, 21-48.
Kelly, J.E. III y Hamm, S. (2013). Smart Machines. IBM's Watson and the Era of Cognitive Computing. Columbia, USA: Columbia University Press.
Lugo, L. (noviembre, 2014). Data Mining and Learning Analytics to Improve Student Performance under a b- Learning approach: the case "Virtual Platform of Fruit Growing". En V Congreso en Línea en Conocimiento Libre y Educación. Congreso llevado a cabo en línea. ISSN 2422-0809. DOI 10.13140/2.1.1163.1681. Recuperado de https://goo.gl/rBztBT.
Modular Object Oriented Developmental Learning Environment (Moodle). (2014). Significado de las estadísticas del examen de Moodle. Moodle Docs. Recuperado de https://goo.gl/UjwqTy.
Mostow, J., Beck, J., Cen, H., Cuneo, A., Gouvea, E. y Heiner, C. (june, 2005). An educational data mining tool to browse tutor-student interactions: Time will tell! In Proceedings of the Workshop on Educational Data Mining. Congress held at California, USA. Recuperado de http://goo.gl/lcFos2.
Rice, W.H. (2006). Moodle E-learning course development: a complete guide to successful learning using Moodle. Birmingham, UK: Packt Publishing.
Romero, C., Ventura, S. y García, E. (2008). Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial. Computers and Education, 51(1), 368-84. Recuperado de http://goo.gl/GEBAuX.
Postlethwaite, T.N. (2011). Investigación en educación: Algunos conceptos básicos y terminología. París, Francia: Instituto Internacional de Planeamiento de la educación/UNESCO, p. 7.
Siemens, G. y Baker, R.S.J.d. (april-may, 2012). Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. In 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. Congress held at Vancouver, BC, Canada. Recuperado dehttp://goo.gl/xSXhWj.
Téllez, M. y González, H. (2001). Proyecto de apoyo al mejoramiento continuo de desempeño estudiantil (PRODES). Ministerio de Educación Superior. República Bolivariana de Venezuela.
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