Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior
En estudios previos se analizó la factibilidad de incorporar actividades virtuales según las competencias docentes aplicando técnicas de Data Mining y se concluyó que, “en relación con la Preparación y la Actitud para la modalidad virtual, los docentes pueden clasificarse como Innovadores, Indiferen...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2015
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45502 |
| Aporte de: |
| id |
I19-R120-10915-45502 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| institution |
Universidad Nacional de La Plata |
| institution_str |
I-19 |
| repository_str |
R-120 |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| language |
Español |
| topic |
Ciencias Informáticas TIC Minería de Datos Educación Superior Docentes |
| spellingShingle |
Ciencias Informáticas TIC Minería de Datos Educación Superior Docentes Malbernat, Lucía Rosario Clemens, María Patricia Varela, Analía Elena Urrizaga, Matías Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| topic_facet |
Ciencias Informáticas TIC Minería de Datos Educación Superior Docentes |
| description |
En estudios previos se analizó la factibilidad de incorporar actividades virtuales según las competencias docentes aplicando técnicas de Data Mining y se concluyó que, “en relación con la Preparación y la Actitud para la modalidad virtual, los docentes pueden clasificarse como Innovadores, Indiferentes y Refractarios”, de acuerdo con lo propuesto por la hipótesis de investigación.
En la línea de investigación que se reporta en este trabajo se han tomado los modelos y datos recabados en dichos estudios, se recabaron nuevos datos y están en etapa de exploración distintas técnicas de segmentación, variando sus métodos y parámetros para valorar su aplicación a través de distintas herramientas informáticas para Data Mining.
De este modo, se evaluará el impacto que tienen las técnicas, métodos, parámetros y herramientas en los resultados y en el propio procesamiento de los datos, para desarrollar un modelo de segmentación de docentes según su preparación y actitud para incorporar tecnología en educación superior basado en la comparación de resultados que permita desarrollar una herramienta informática para la aplicación del modelo.
Los datos recogidos, que han sido revisados, depurados, ampliados y actualizados, provienen de distintas unidades académicas de universidades de gestión pública y privada. |
| format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| author |
Malbernat, Lucía Rosario Clemens, María Patricia Varela, Analía Elena Urrizaga, Matías |
| author_facet |
Malbernat, Lucía Rosario Clemens, María Patricia Varela, Analía Elena Urrizaga, Matías |
| author_sort |
Malbernat, Lucía Rosario |
| title |
Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| title_short |
Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| title_full |
Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| title_fullStr |
Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| title_full_unstemmed |
Aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| title_sort |
aplicación de técnicas de data mining en gestión de docentes de educación superior |
| publishDate |
2015 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45502 |
| work_keys_str_mv |
AT malbernatluciarosario aplicaciondetecnicasdedataminingengestiondedocentesdeeducacionsuperior AT clemensmariapatricia aplicaciondetecnicasdedataminingengestiondedocentesdeeducacionsuperior AT varelaanaliaelena aplicaciondetecnicasdedataminingengestiondedocentesdeeducacionsuperior AT urrizagamatias aplicaciondetecnicasdedataminingengestiondedocentesdeeducacionsuperior |
| bdutipo_str |
Repositorios |
| _version_ |
1764820473846169602 |