Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento
La potencia de cómputo que permiten los equipos informáticos en la actualidad, unido a la existencia de información y datos masivos en todos los ámbitos sociales, incluido el educativo, exige el desarrollo y aplicación de técnicas estadísticas y software informáticos que faciliten la obtención de in...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Católica de la Santísima Concepción
2018-01-01
|
| Series: | Revista de Estudios y Experiencias en Educación |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=243156768012 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849412248166989824 |
|---|---|
| author | Fernando Martínez-Abad Juan Pablo Hernández-Ramos |
| author_facet | Fernando Martínez-Abad Juan Pablo Hernández-Ramos |
| author_sort | Fernando Martínez-Abad |
| collection | DOAJ |
| description | La potencia de cómputo que permiten los equipos informáticos en la actualidad, unido a la existencia de información y datos masivos en todos los ámbitos sociales, incluido el educativo, exige el desarrollo y aplicación de técnicas estadísticas y software informáticos que faciliten la obtención de información significativa en estos universos de datos y su transformación en conocimiento útil para la sociedad. Partiendo de un proyecto de investigación en desarrollo actualmente, este trabajo presenta el potencial del software estadístico Weka para desarrollar análisis estadísticos de información masiva a partir de bases de datos de evaluaciones a gran escala, que permite aplicar técnicas de Minería de Datos, consideradas como parte de las técnicas del denominado Big Data. Así, se muestra una propuesta para el aprovechamiento de software informático en el análisis y detección de información no trivial entre la inmensidad de los datos disponibles. De esta manera, se presenta a la comunidad científica una serie de procedimientos y técnicas estadísticas que pueden ser valiosas y replicables en otros ámbitos educativos y/o sociales, concluyendo el trabajo con una propuesta de transferencia del conocimiento generado a la sociedad en general y a los agentes educativos en particular |
| format | Article |
| id | doaj-art-4508ffcba720405c9efa90a93fb38863 |
| institution | Kabale University |
| issn | 0717-6945 0718-5162 |
| language | English |
| publishDate | 2018-01-01 |
| publisher | Universidad Católica de la Santísima Concepción |
| record_format | Article |
| series | Revista de Estudios y Experiencias en Educación |
| spelling | doaj-art-4508ffcba720405c9efa90a93fb388632025-08-20T03:34:30ZengUniversidad Católica de la Santísima ConcepciónRevista de Estudios y Experiencias en Educación0717-69450718-51622018-01-0122135145https://doi.org/10.21703/rexe.Especial3201812514512Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimientoFernando Martínez-AbadJuan Pablo Hernández-RamosLa potencia de cómputo que permiten los equipos informáticos en la actualidad, unido a la existencia de información y datos masivos en todos los ámbitos sociales, incluido el educativo, exige el desarrollo y aplicación de técnicas estadísticas y software informáticos que faciliten la obtención de información significativa en estos universos de datos y su transformación en conocimiento útil para la sociedad. Partiendo de un proyecto de investigación en desarrollo actualmente, este trabajo presenta el potencial del software estadístico Weka para desarrollar análisis estadísticos de información masiva a partir de bases de datos de evaluaciones a gran escala, que permite aplicar técnicas de Minería de Datos, consideradas como parte de las técnicas del denominado Big Data. Así, se muestra una propuesta para el aprovechamiento de software informático en el análisis y detección de información no trivial entre la inmensidad de los datos disponibles. De esta manera, se presenta a la comunidad científica una serie de procedimientos y técnicas estadísticas que pueden ser valiosas y replicables en otros ámbitos educativos y/o sociales, concluyendo el trabajo con una propuesta de transferencia del conocimiento generado a la sociedad en general y a los agentes educativos en particularhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=243156768012 |
| spellingShingle | Fernando Martínez-Abad Juan Pablo Hernández-Ramos Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento Revista de Estudios y Experiencias en Educación |
| title | Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento |
| title_full | Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento |
| title_fullStr | Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento |
| title_full_unstemmed | Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento |
| title_short | Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento |
| title_sort | tecnicas de mineria de datos con software libre para la deteccion de factores asociados al rendimiento |
| url | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=243156768012 |
| work_keys_str_mv | AT fernandomartinezabad tecnicasdemineriadedatosconsoftwarelibreparaladetecciondefactoresasociadosalrendimiento AT juanpablohernandezramos tecnicasdemineriadedatosconsoftwarelibreparaladetecciondefactoresasociadosalrendimiento |