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Analítica de datos y rendimiento académico

By Leonardo Emiro Contreras Bravo, Giovanny Mauricio Tarazona Bermúdez, Héctor Javier Fuentes López

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Length8h 35m

About this audiobook

"En la literatura se encuentran diversos medios que, según las investigaciones, facilitan o ayudan al proceso educativo, como los dispositivos móviles (tabletas y teléfonos) y los reproductores de música como medio de formación de los estudiantes; este proceso es conocido como Mobile Learning (M-Learning). De forma similar, se encuentran también los juegos como estrategia de enseñanza (Game-Learning o G-Learning), así como el uso de las potenciali-dades del aprendizaje electrónico (E-Learning) y de la enseñanza presencial, que dan origen al aprendizaje bimodal (B-Learning). La analítica del aprendizaje (learning analytics) es un nuevo paradigma desarrollado por la generación de un alto volumen de datos que requieren ser analizados por herramientas cada vez más sofisticadas, como el software de visualización, que ha incursionado en diferentes disciplinas como la física, la ingeniería, la biología y la medicina; el aprendizaje recibe la incursión debido a medios tecnológicos como internet y plataformas conocidas como sistemas de gestión de aprendizaje. En este documento se analiza la información bibliográfica, con el objetivo de identificar las herramientas, variables y campos que influyen sobre el rendimiento académico a nivel superior. El rendimiento académico es uno de los indicadores más estudiados por la comunidad científica en el ámbito educativo, a juzgar por la cantidad de trabajos que involucran las áreas de la psicología, la estadística y la ciencia de datos en los que se han establecido diversos modelos que permitan comprender este fenómeno de la vida académica."

Artificial Intelligence Exploration

Audiobook details

GenreTechnology

Length8 hrs 35 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateMay 18, 2023

LanguageSpanish

1Contenido

2Índice de figuras

3Índice de tablas

4Índice de siglas

5Capítulo 1. Introducción

Mostrar todos os capítulos

6Capítulo 2. Objetivos de la investigación

72.1. Objetivo general

82.2. Objetivos específicos

9Capítulo 3. Metodología

103.1. Fase I. Fuentes de información

113.2. Fase II. Planificación de la revisión de literatura

123.3. Fase III. Criterios de selección de la información

133.4. Fase IV. Análisis e interpretación de datos relevantes

143.5. Fase V. Resultados

15Capítulo 4. Tecnología y analítica en educación

164.1. Modalidad E-Learning

174.2. Modalidad B-Learning

184.3. Panorama de la analítica en educación

194.4. Analítica académica

204.5. Analítica del aprendizaje

21Capítulo 5. Rendimiento académico: 5.1. Campos de investigación

22Capítulo 6. Machine Learning: 6.1. Clasificación de Machine Learning

23Capítulo 7. Tecnología y analítica del aprendizaje

247.1. Propósito

257.2. Planificación de la revisión de la literatura

267.3. Criterios de selección de la información

277.4. Análisis e interpretación de datos relevantes

287.5. Herramientas usadas para la analítica del aprendizaje en educación superior

297.6. Enfoques de aplicación de la analítica del aprendizaje en educación superior

307.7. Construcción social de la analítica del aprendizaje en educación superior

317.8. Conclusiones del capítulo

32Capítulo 8. Tecnología y analítica académica

338.1. Propósito

348.2. Planificación de la revisión de literatura

358.3. Criterios de selección de la información

368.4. Análisis e interpretación de datos relevantes

378.5. Herramientas usadas para la analítica académica en educación superior

388.6. Enfoques de aplicación de la analítica académica en educación superior

398.7. Construcción social de la analítica académica en educación superior

408.8. Conclusiones del capítulo

41Capítulo 9. Caracterización de metodologías para la evaluación del rendimiento académico en la educación superior

429.1. Propósito

439.2. Planificación de la revisión de literatura

449.3. Criterios de selección de la información

459.4. Análisis e interpretación de datos relevantes

469.5. Herramientas aplicadas al rendimiento académico

479.5.1. Descripción de algunas herramientas usadas para las investigaciones sobre rendimiento académico

489.5.2. Herramientas usadas para estudiar el rendimiento académico universitario

499.6. Construcción social del rendimiento académico en educación superior

509.7. Indicadores de medición del rendimiento académico

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