Utilización de técnicas de minería de datos para la identificación de rasgos de comportamiento en procesos de aprendizaje colaborativo en modelos de E-Learning y Blearning

• Autor: Nuñez Blas, Pilar Sara
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
• Repositorio: UNASAM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:172.16.0.151:UNASAM/2562
• Enlace del recurso: http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/2562
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Moodle; E-learning; B-learning; Aprendizaje colaborativo; Minería de Datos; AHP

El propósito fundamental en la presente investigación es usar técnicas de Minería de Datos y la metodología de Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) para identificar los rasgos de comportamientos en el aprendizaje colaborativo, así como la interactividad, el seguimiento de las actividades, la participación en los foros, a partir de información extraída de los logs que quedan en los servidores de la plataforma Moodle, en las modalidades E-learning y B-learning. Se presenta detalladamente el procesamiento y análisis de los datos aplicando técnicas de Clustering con los algoritmos SimpleK-Means y (Expectation Maximization) EM, los pesos generados de todos los criterios y alternativas de la decisión multicriterio, identificando un índice cuantitativo de la interactividad del estudiante que varía en términos de la relevancia de cada profesor, con el apoyo de Expert Choice, Weka, softwares de AHP, Minería de Datos. Finalmente, se presenta los resultados que nos ha permitido afirmar que los patrones de comportamiento del estudiante en los modelos E-learning y B-learning son muy disparejos. Por lo tanto, resulta muy útil y de interés para los profesores, del mismo modo tener información objetiva sobre del uso de sus cursos