Educational data mining to identify the patterns of use made by the university professors of the moodle platform - Payihuanca Mamani, Keisi Yamile (2022)
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.