• Communities & Collections
  • Browse
    • Log In
      New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  • English
  • Español
Repository logo

Repositorio

Nacional

  • Communities & Collections
  • Browse
    • Log In
      New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Naranjo Serrano, Mauricio Medardo"

0-9ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Estudio comparativo del análisis estadístico implicativo y el learning analytics en relación al uso de las técnicas de exploración de datos educativos
    (PUCE - Ambato, 2018) Naranjo Serrano, Mauricio Medardo; Pazmiño Maji, Rubén Antonio
    El análisis de datos es fundamental dentro de la educación y al no utilizar las técnicas de análisis óptimas al tipo y cantidad de datos, se crea en muchos procesos (repitencia, deserción, bajo rendimiento, alto rendimiento), problemas de obstrucción o lentitud del cálculo, siendo inaplicables e irresolubles. Por tal razón, esta investigación plantea realizar un análisis comparativo de los tiempos de procesamiento y espacio de memoria entre las técnicas de agrupación y las técnicas de búsqueda de reglas de asociación similares al Análisis Estadístico Implicativo (AEI) y Learning Analytics (LA). Las fases desarrolladas son: (1) identificar las técnicas similares entre el AEI y LA, mediante la adaptación del método de estudio de similitud entre modelos y estándares (MSSS) , (2) identificar el sistema operativo con mejor manejo de recursos y (3) identificar la técnica más optima en el análisis de datos educativos\; estos dos últimos con la elaboración de un diseño cuasi-experimental . La hipótesis por demostrar es que existe diferencia significativa (función espacio y/o función tiempo) entre los algoritmos similares a LA y AEI, la cual será probada a través de un diseño cuasi-experimento de tipo RGXO, (notación de Campbell y Stanley). La demostración de la hipótesis permitirá al docente poder resolver rápidamente los problemas educativos que utilizan datos masivos y de diferente tipo (binarios, modales, numéricos), al seleccionar los algoritmos más óptimos.
  • Icono_Recursos_bibliográficos_digitales

    Recursos Bibliográficos Digitales

  • Icono_Biblioteca_Digita

    Biblioteca Digital PUCE

  • Icono_Catálogo_Impreso

    Catálogo Impreso Biblioteca

  • Icono_Repositorio_AUSJAL

    Repositorio AUSJAL

  • Icono_Biblioteca_Virtual_ODUCAL

    Biblioteca Virtual ODUCAL

  • Icono_Centro_Publicaciones

    Centro de Publicaciones

Pontificia Universidad Católica del Ecuador

http://www.puce.edu.ec

Biblioteca General PUCE

bibliotecapuce@puce.edu.ec

Av. 12 de Octubre 1076 y Roca, Quito, Ecuador.

Teléfonos: 2991700 ext. 1655 / 1653

Horarios de atención:

Lunes a viernes de 07h00 a 21h00

Sábado de 08h00 a 16h00

® Todos los derechos reservados Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Dirección de Informática - 2024