Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.utpl.edu.ec/jspui/handle/20.500.11962/29721
Title: Uso de técnicas de machine learning en la identificación de patrones del perfil docente innovador
Authors: Cárdenas Toledo, Charlie Alexander
metadata.dc.contributor.advisor: Barba Guamán, Luis Rodrigo
Keywords: Innovación educativa
Universidades
Magíster en ciencias y tecnologías de la computación
Tesis y disertaciones académicas
metadata.dc.date.available: 2022-03-03T18:11:42Z
Issue Date: 2022
Citation: Cárdenas Toledo, Charlie Alexander. Barba Guamán, Luis Rodrigo.(2022). Uso de técnicas de machine learning en la identificación de patrones del perfil docente innovador . Universidad Técnica Particular de Loja
Description: Resumen: La Universidad Técnica Particular de Loja (UTPL) a través del Proyecto Ascendere se ha preocupado en mejorar la calidad educativa, estimulando la investigación y formando docentes innovadores que compartan sus experiencias a otros docentes con lafinalidad de ampliar y generalizar la experiencia. Por esta razón, el interés que aborda la presente investigación se relaciona con la siguiente pregunta ¿Cuáles son las características que tiene el docente innovador? Con esta duda se pretende encontrar ciertas propiedades o patrones que debe tener el docente innovador, que promueva el proceso de enseñanza-aprendizaje con sus estudiantes. Se trabajó con información del conjunto de datos que proporciona el proyecto Ascendere UTPL de los años 2018, 2019 y 2020. Se aplicó la metodología con la siguiente estructura: obtención del dataset, limpieza de datos, selección de variables, aplicación de algoritmos de clusterización y análisis de resultados. El resultado de presentan que los docentes innovadores de la UTPL son: género femenino, más de cinco años de experiencia docente y tienen horas de formación que superan las 40 horas.
metadata.dc.identifier.other: 1352089
URI: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29721
metadata.dc.type: bachelorThesis
Appears in Collections:Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.