Análisis de variables definidas en un modelo de estudiante de un entorno de aprendizaje adaptativo sobre la plataforma moodle, por medio de la aplicación de minería de datos
Fecha
2019Director/Asesor
Vélez Ramos, Jeimy
; Cardona, Sergio Augusto
Tipo de contenido
masterThesis
Citación
Metadatos
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Resumen
La creciente demanda de formación a través de plataformas de educación virtual podría ser el camino hacia procesos de aprendizaje cada vez más significativos, aunque, para ello sea necesario que el docente cuente con información relevante para guiar el proceso de aprendizaje de forma personalizada. Los sistemas adaptativos educativos utilizan modelos de estudiantes para identificar, a partir de las características de los estudiantes, perfiles de cada uno de ellos que puedan ser utilizados para ofrecerles contenidos, navegación, etc., personalizados. Entre los retos de estos sistemas se encuentra el poder identificar las variables que mayor incidencia tienen en los procesos de aprendizaje para ser consideradas en los procesos de personalización. Por otra parte, existen nuevos enfoques educativos, tales como el socioformativo, que promueven la formación integral a partir del desarrollo de competencia mediante metodologías enfocadas a resolver problemas del contexto promoviendo el mejoramiento continuo y el compromiso ético (Tobón, 2017). Este tipo de formación se viene soportando en plataformas de educación virtual libre; tales como Moodle. Sin embargo, estas plataformas no cuentan con componentes que permitan implementar cursos personalizados según diferentes aspectos considerados relevantes en dicho proceso de aprendizaje.
Palabra/s clave
Minería de datos
Moodle (plataforma de aprendizaje) -- Análisis de datos
Educación en ambientes virtuales (EAV)
Sistemas adaptativos educativos
Estudiantes universitarios -- Características
Estudiantes universitarios -- Perfiles
Aprendizaje adaptativo
Colecciones
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