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Titel: Aplicación de técnicas de minería de datos para identificar patrones de comportamientos relacionados con las acciones del estudiante con el EVA de la UTPL
Autor(en): Sarango Sedamanos, Marcia Yudy
Director: Valdiviezo Díaz, Priscila Marisela
Stichwörter: Ecuador.
Tesis digital.
Erscheinungsdatum: 2012
Zitierform: Sarango Sedamanos, M. Y. Valdiviezo Díaz, P. M. (2012) Aplicación de técnicas de minería de datos para identificar patrones de comportamientos relacionados con las acciones del estudiante con el EVA de la UTPL [Tesis de N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/2387
Zusammenfassung: N/D
Beschreibung: Resumen: La presente investigación está enfocada en la identificación de patrones de comportamiento relacionados con las acciones de los estudiantes que utilizan el entorno virtual de aprendizaje (EVA), se realizó un análisis previo de la base de datos correspondiente al periodo académico Abril2011/Agosto2001, para seleccionar exclusivamente las entidades que contienen información útil sobre las acciones que realizan los estudiantes. En la utilización de técnicas de minería se optó por la clasificación : arboles de decisión, reglas de decisión y métodos bayesianos éstas se utilizaron para clasificar los indicadores : participación o interés en el curso y utilización de herramientas por carrera siendo estas informática y abogacía, mientras que el análisis de secuencias, mediante la agrupación o agrupación en clústeres (clustering), fue utilizado para conocer los grupos de los estudiantes con características similares en relación al indicador de la utilización de herramientas y para encontrar el estilo de aprendizaje domiwnante y conocer cómo aprenden los estudiantes mediante el análisis de los estilos. Con los resultados obtenidos se detalló en un modelo de datos : indicadores, atributos y estilos de aprendizaje del estudiante.
Identifier : Cobarc: 1004264
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=3888.TITN.
metadata.dc.rights: openAccess
Type: masterThesis
Enthalten in den Sammlungen:Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación

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