Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform

Descripción del Articulo

Debido a los acontecimientos provocados por la pandemia del COVID-19 y a las medidas de distanciamiento social, los sistemas de gestión del aprendizaje han cobrado importancia, preservando los estándares de calidad, pueden utilizarse para implantar la enseñanza a distancia o como apoyo a la enseñanz...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Payihuanca Mamani, Keisi Yamile, Calderon Valenzuela, Johan Victor
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/15668
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12773/15668
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Clustering
Minería de datos educativos
Patrones de uso
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
id UNSA_53cb571c7b336cf7fb7d19dc12029839
oai_identifier_str oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/15668
network_acronym_str UNSA
network_name_str UNSA-Institucional
repository_id_str 4847
dc.title.es_PE.fl_str_mv Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
title Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
spellingShingle Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
Payihuanca Mamani, Keisi Yamile
Clustering
Minería de datos educativos
Patrones de uso
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
title_short Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
title_full Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
title_fullStr Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
title_full_unstemmed Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
title_sort Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform
author Payihuanca Mamani, Keisi Yamile
author_facet Payihuanca Mamani, Keisi Yamile
Calderon Valenzuela, Johan Victor
author_role author
author2 Calderon Valenzuela, Johan Victor
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Bedregal Alpaca, Norka Norali
dc.contributor.author.fl_str_mv Payihuanca Mamani, Keisi Yamile
Calderon Valenzuela, Johan Victor
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Clustering
Minería de datos educativos
Patrones de uso
topic Clustering
Minería de datos educativos
Patrones de uso
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
description Debido a los acontecimientos provocados por la pandemia del COVID-19 y a las medidas de distanciamiento social, los sistemas de gestión del aprendizaje han cobrado importancia, preservando los estándares de calidad, pueden utilizarse para implantar la enseñanza a distancia o como apoyo a la enseñanza presencial. En consecuencia, es importante conocer cómo los utilizan profesores y alumnos. En este trabajo se utilizan técnicas de clustering para analizar el uso que hacen los profesores universitarios de los recursos y actividades de la plataforma Moodle. Se aplicó la metodología CRISP-DM para implementar un proceso de minería de datos, basado en el algoritmo Simple K-Means; para identificar grupos asociados de profesores fue necesario categorizar los datos obtenidos de la plataforma. Se aplicó el algoritmo Apriori para identificar asociaciones en el uso de recursos y actividades. Se establecieron escalas de desempeño en el uso de las funcionalidades de Moodle, los resultados muestran que el uso realizado por los docentes fue muy bajo. Se generaron reglas para identificar las asociaciones entre actividades y recursos. Como resultado se identificaron las funcionalidades que necesitan ser potenciadas en los procesos de formación docente. Identificados los patrones de uso de la plataforma Moodle, se concluye que fue necesario utilizar una escala Likert para transformar la frecuencia de uso de actividades y recursos e identificar las reglas de asociación que establecen perfiles de profesores y herramientas que deben ser potenciadas en futuras acciones de formación.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-03-16T15:00:39Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-03-16T15:00:39Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12773/15668
url http://hdl.handle.net/20.500.12773/15668
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Repositorio Institucional - UNSA
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNSA-Institucional
instname:Universidad Nacional de San Agustín
instacron:UNSA
instname_str Universidad Nacional de San Agustín
instacron_str UNSA
institution UNSA
reponame_str UNSA-Institucional
collection UNSA-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/0e556f5b-fd22-4e6f-a675-4cfa80c573b2/download
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/9f72d5f5-b707-469e-a5f7-f7c46c066380/download
bitstream.checksum.fl_str_mv b3f1a4d54f50671b81b463a4b1813c3d
c52066b9c50a8f86be96c82978636682
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional UNSA
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unsa.edu.pe
_version_ 1828763092197048320
spelling Bedregal Alpaca, Norka NoraliPayihuanca Mamani, Keisi YamileCalderon Valenzuela, Johan Victor2023-03-16T15:00:39Z2023-03-16T15:00:39Z2022Debido a los acontecimientos provocados por la pandemia del COVID-19 y a las medidas de distanciamiento social, los sistemas de gestión del aprendizaje han cobrado importancia, preservando los estándares de calidad, pueden utilizarse para implantar la enseñanza a distancia o como apoyo a la enseñanza presencial. En consecuencia, es importante conocer cómo los utilizan profesores y alumnos. En este trabajo se utilizan técnicas de clustering para analizar el uso que hacen los profesores universitarios de los recursos y actividades de la plataforma Moodle. Se aplicó la metodología CRISP-DM para implementar un proceso de minería de datos, basado en el algoritmo Simple K-Means; para identificar grupos asociados de profesores fue necesario categorizar los datos obtenidos de la plataforma. Se aplicó el algoritmo Apriori para identificar asociaciones en el uso de recursos y actividades. Se establecieron escalas de desempeño en el uso de las funcionalidades de Moodle, los resultados muestran que el uso realizado por los docentes fue muy bajo. Se generaron reglas para identificar las asociaciones entre actividades y recursos. Como resultado se identificaron las funcionalidades que necesitan ser potenciadas en los procesos de formación docente. Identificados los patrones de uso de la plataforma Moodle, se concluye que fue necesario utilizar una escala Likert para transformar la frecuencia de uso de actividades y recursos e identificar las reglas de asociación que establecen perfiles de profesores y herramientas que deben ser potenciadas en futuras acciones de formación.application/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12773/15668spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSAClusteringMinería de datos educativosPatrones de usohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platforminfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDU29348999https://orcid.org/0000-0002-2046-63647715199547214307612076Juarez Bueno, Juan CarlosMolina Barriga, MaribelBedregal Alpaca, Norka Noralihttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisIngeniería de SistemasUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y ServiciosIngenieros de SistemasORIGINALISpamaky_cavajv.pdfISpamaky_cavajv.pdfapplication/pdf528974https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/0e556f5b-fd22-4e6f-a675-4cfa80c573b2/downloadb3f1a4d54f50671b81b463a4b1813c3dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/9f72d5f5-b707-469e-a5f7-f7c46c066380/downloadc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD5220.500.12773/15668oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/156682023-03-16 15:06:00.394http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSArepositorio@unsa.edu.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
score 13.945474
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).