Minería de datos desde la perspectiva educativa, Lima 2024

Descripción del Articulo

La investigación "Minería de Datos desde la Perspectiva Educativa, Lima 2024" explora el potencial transformador de la minería de datos en la educación. Utilizando un enfoque cualitativo fenomenológico-hermenéutico, se realizaron entrevistas semiestructuradas a cuatro expertos en educación...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Camones Gonzales, Fernando Cesar
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/148170
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/148170
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Analítica del aprendizaje
Aprendizaje personalizado
Modelado predictivo en educación
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description La investigación "Minería de Datos desde la Perspectiva Educativa, Lima 2024" explora el potencial transformador de la minería de datos en la educación. Utilizando un enfoque cualitativo fenomenológico-hermenéutico, se realizaron entrevistas semiestructuradas a cuatro expertos en educación y se analizaron documentos institucionales. Los resultados revelan que la integración de la minería de datos en los currículos educativos permite una personalización sin precedentes del aprendizaje, facilita la identificación temprana de problemas académicos y mejora las estrategias de retroalimentación. Las metodologías aplicadas, como Random Forest y XGBoost, demuestran ser efectivas para predecir el RA y optimizar intervenciones educativas. Además, se observa un impacto significativo en la gestión educativa, mejorando la toma de decisiones y la asignación de recursos. Se concluye que la minería de datos es una herramienta poderosa para mejorar la eficacia y eficiencia en la enseñanza y el aprendizaje, aunque su implementación requiere un enfoque equilibrado que considere aspectos éticos y de equidad. Se recomienda implementar la propuesta "DataEdu", una plataforma de análisis de datos para personalizar el aprendizaje y mejorar la toma de decisiones institucionales, involucrando a toda la comunidad educativa en su desarrollo y utilización.
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Además, se observa un impacto significativo en la gestión educativa, mejorando la toma de decisiones y la asignación de recursos. Se concluye que la minería de datos es una herramienta poderosa para mejorar la eficacia y eficiencia en la enseñanza y el aprendizaje, aunque su implementación requiere un enfoque equilibrado que considere aspectos éticos y de equidad. Se recomienda implementar la propuesta "DataEdu", una plataforma de análisis de datos para personalizar el aprendizaje y mejorar la toma de decisiones institucionales, involucrando a toda la comunidad educativa en su desarrollo y utilización.Lima NorteEscuela de PosgradoGestión y Calidad EducativaEducación y calidad educativaApoyo a la reducción de brechas y carencias en la educación en todos sus nivelesEducación de calidadPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVAnalítica del aprendizajeAprendizaje personalizadoModelado predictivo en educaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00Minería de datos desde la perspectiva educativa, Lima 2024info:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUDoctorado en EducaciónUniversidad César Vallejo. 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Minería de datos desde la perspectiva educativa, Lima 2024
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