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Título : Aplicación de técnicas de minería de datos para determinar las interaccione de los estudiantes en un entorno virtual de aprendizaje.
Autor : Paz Arias, Henry Patricio
Jaramillo Zhingre, Angélica Elizabeth
Palabras clave : <TÉCNICA DE MINERÍA DE DATOS> <RAPIDMINER> <METODOLOGÍA PARA LA MINERÍA DE DATOS> <ENTORNO VIRTUAL DE APRENDIZAJE> <INTERACCIONES DE ESTUDIANTES> <ALGORITMO DECISIÓN TREE>
Fecha de publicación : 2016
Resumen : El presente trabajo de titulación está enfocado en determinar las interacciones de los estudiantes del curso virtual de inglés de la Modalidad de Estudios a Distancia (MED) de la Universidad Nacional de Loja, para ello se realizó un análisis de la base de datos donde se encontraba la información correspondiente al periodo académico 2013 - 2014, que consta de datos personales, institucionales, socioeconómicos y de las interacciones (tareas, recursos y exámenes) de los estudiantes. De igual forma se consideró realizar un estudio de las diferentes técnicas de minería de datos acordes al proyecto donde se seleccionó la técnica de clasificación para generar los modelos a través de los algoritmos Chaid, Prism, Knn, Decision Tree, ID3, J48, Jrip y Ridor, posteriormente se efectuó un análisis de las metodologías de minería de datos comparando cada una de ellas con el fin de seleccionar la que ayude al desarrollo del proyecto eligiendo la metodología CRISP-DM ya que contiene múltiples fases indicando cada una de sus actividades que se deben cumplir para obtener el modelo, convirtiéndose de esta forma en una guía práctica para cumplir con los objetivos establecidos. Además se desarrolló un análisis comparativo tomando en cuenta características de las herramientas de minería de datos donde se eligió RAPIDMINER para realizar los procesos mediante los algoritmos conjuntamente con los datos de los estudiantes los mismos que se dividieron en dos conjuntos, para entrenamiento y validación, obteniendo como resultado que el mejor algoritmo fue el Decision Tree, ya que clasificó las instancias correctamente así mismo presentó un árbol con los diferentes atributos dando las mejores reglas de las interacciones de los estudiantes de tal forma se pudo generar el modelo que permitió establecer que en gran mayoría los estudiantes tienen un nivel de interacción medio en el curso virtual de inglés, donde los factores que más influyeron fueron las interacciones en las tareas, exámenes, recursos, situación laboral y estado civil del estudiante
Descripción : This research is focused on determining the interactions of virtual English course students who belong to the Distance Learning Mode (MED) of Loja National University, to do this I analyzed the database which contained data of the academic period 2013 - 2014, this information was about personal, institutional, socioeconomic data, and students interactions (tasks, resources and exams). Also I considered a study of the different techniques of data mining and the classification technique was selected to generate models through Chaid, Prism, Knn, Decision Tree, ID3, J48, Jrip algorithms and Ridor, after that I do an analysis of mining data and I selected the CRISP-DM methodology, these are a practical guide to find results. Finally I did a comparative analysis of data mining tools where RapidMiner was selected, it helps to do the processes by algorithms with data from the same students who were divided in two groups, for training and validation, and the best was the Decision Tree; it classified the correct instances and presented a tree with different attributes giving the best interactions rules of students so it could generate the model which established that most students have a medium level of interaction in virtual English course where most influential factors were interactions homework, tests, resources, employment status and marital status of the students.
URI : http://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11457
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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