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dc.contributor.advisorDiez Pastor, José Francisco 
dc.contributor.advisorSáiz Manzanares, María Consuelo 
dc.contributor.authorRodríguez Arribas, Sandra 
dc.contributor.otherUniversidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Informática
dc.date.accessioned2022-06-10T08:26:34Z
dc.date.available2022-06-10T08:26:34Z
dc.date.issued2021
dc.date.submitted2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10259/6704
dc.description.abstractActualmente el proceso de enseñanza-aprendizaje utiliza frecuentemente plataformas interactivas, sistemas de gestión del aprendizaje (LMS - Learning Management System), como herramientas para apoyar y facilitar el aprendizaje de los estudiantes. Estos entornos ofrecen muchas posibilidades de registro de la actividad (logs) dentro de la plataforma y de extracción de dicha información. Sin embargo, los LMS no siempre contienen herramientas adecuadas para el análisis de la información, más allá de algunos sencillos procedimientos de Learning Analytics (LA) que únicamente posibilitan llevar a cabo análisis de datos sencillos. Por este motivo, para realizar estudios más precisos, lo que se conoce como Educational Data Mining (EDM), es necesario aplicar técnicas estadísticas y de minería de datos más sofisticadas y complejas. El objetivo principal de esta tesis doctoral es el de analizar el proceso de enseñanza-aprendizaje en distintos entornos y etapas educativas, empleando técnicas de minería de datos para la extracción de información y conocimiento. Esta tesis está dividida en cuatro partes. Un primer capítulo introductorio en el que se explican los conceptos más teóricos así como las técnicas y herramientas aplicadas durante todo el proceso de investigación. Posteriormente, en la segunda parte, se exponen los objetivos de la investigación así como las aportaciones y méritos de esta tesis. En este capítulo encontrarán seis publicaciones a lo largo de las cuales se analizan distintos escenarios y técnicas de enseñanza-aprendizaje en diferentes etapas educativas. Por último, en la parte final del documento se encuentran las conclusiones extraídas tras finalizar todo el proceso de investigación realizado y las líneas futuras en las que seguir trabajando y ampliando el conocimiento.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaes
dc.language.isoengen
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectLearning Management Systemsen
dc.subjectAprendizaje auto-reguladoes
dc.subjectMinería de datoses
dc.subjectTecnología eye-trackinges
dc.subjectEducational Data Miningen
dc.subjectSelf-Regulated Learningen
dc.subjectData Miningen
dc.subjectEyetracking technologyen
dc.subject.otherInformáticaes
dc.subject.otherComputer scienceen
dc.subject.otherEnseñanzaes
dc.subject.otherTeachingen
dc.titleMinería de datos aplicada al procesamiento automático en el análisis del proceso de enseñanza-aprendizajees
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.identifier.doi10.36443/10259/6704
dc.subject.unesco1203.03 Cálculo Analógico
dc.subject.unesco1209.03 Análisis de Datos
dc.subject.unesco6106.04 Análisis Experimental de la Conducta
dc.subject.unesco6104.02 Métodos Educativos
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones


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