Framework para data mining educativo: formalizacion y aplicaciones

Abstract

Las técnicas de data mining permiten analizar grandes volúmenes de datos en búsqueda de información oculta y relevante para la toma de decisiones. Estas se aplican en diversos campos en donde se almacenan grandes volúmenes de datos de las actividades realizadas y cuyo procesamiento no puede realizarse utilizando otras técnicas. En el caso de datos obtenidos de procesos educativos, éstos presentan características particulares que requieren técnicas y formas de interpretación de resultados especiales por lo que dio origen a la rama de data mining denominada Educational data mining o E.D.M. por sus siglas en inglés. El proceso educativo moderno incorpora la tecnología como medio de comunicación y de desarrollo de actividades fuera del ámbito del aula, si bien existen diferentes tipos, el más utilizado es el denominado blended learning ya que representa una adecuada combinación de actividades virtuales y presenciales con el objetivo de enriquecer el proceso. La actividad educativa así desarrollada genera grandes volúmenes de datos, su procesamiento con técnicas de data mining y la interpretación de los resultados obtenidos requiere la creación de un framework que agrupe las técnicas, prácticas y criterios que sean más adecuadas para el procesamiento de este tipo especial de datos y que ayuden al docente a su aplicación e interpretación.