Estudio comparativo del análisis estadístico implicativo y el learning analytics en relación al uso de las técnicas de exploración de datos educativos
| dc.contributor.advisor | Pazmiño Maji, Rubén Antonio | |
| dc.contributor.author | Naranjo Serrano, Mauricio Medardo | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-22T02:04:59Z | |
| dc.date.available | 2023-11-22T02:04:59Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description | 1. Introducción. --2. Planteamiento de la Propuesta de Trabajo. --3. Marco Teórico. --4. Metodología. --5. Resultados. --6. Conclusiones y Recomendaciones. | es |
| dc.description.abstract | 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. | es |
| dc.description.degree | Magíster en Ciencias de la Educación | es |
| dc.description.sponsorship | Pontificia Universidad Católica del Ecuador, Dirección de Investigación y Posgrados | es |
| dc.identifier.citation | Naranjo Serrano, Mauricio Medardo. (2018). Estudio comparativo del análisis estadístico implicativo y el learning analytics en relación al uso de las técnicas de exploración de datos educativos. Ecuador :Ambato | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/8649 | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Ecuador | es |
| dc.relation.ispartofseries | ;76671 | |
| dc.rights | openAccess | es |
| dc.subject | LEARNING ANALYTICS | es |
| dc.subject | ANÁLISIS ESTADÍSTICO IMPLICATIVO | es |
| dc.subject | MÉTODOS CLUSTER | es |
| dc.subject | MINERÍA DE REGLAS DE ASOCIACIÓN | es |
| dc.title | Estudio comparativo del análisis estadístico implicativo y el learning analytics en relación al uso de las técnicas de exploración de datos educativos | es |
| dc.type | masterThesis | es |
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