Implementación de patrones de secuencia en el aula extendida de la Universidad Autónoma del Caribe, para la exploración y análisis de las actividades realizadas por los docentes

Abstract

Se implementa una herramienta informática que apoya el análisis del comportamiento de las actividades de aprendizaje que el docente registra en el Aula Extendida de la Universidad Autónoma del Caribe. Para esto, se adopta una metodología para desarrollo de proyectos en minería de datos, CRISP- DM que provee las fases de comprensión del negocio, comprensión de los datos y preparación de los datos; teniendo en cuenta la herramienta de ETL (Extracción, Transformación y Carga) Talend Open, que permite depurar los datos para la integración. Para la búsqueda de patrones del comportamiento en el desempeño docente en el aula extendida, se tienen en cuenta las variables socio demográficas y niveles de estudio. Se utiliza la herramienta WEKA que permite; a través de los datos de entrenamiento y validación, realizar los modelos que determinan el comportamiento de un docente. Los modelos de comportamiento se generan a través de diferentes técnicas [4]; árboles de decisión, redes neuronales y reglas de decisión, que dependiendo de una situación específica y la variable de estudio permiten mostrar y seleccionar el mejor análisis. Estos resultados permiten generar estrategias que apoyan el proceso de formación académica y elevar la calidad de la educación en la Universidad Autónoma del Caribe.

Abstract: Implemented a software tool that supports the analysis of the behavior of learning activities that teachers register with Extended Classroom at the Autonomous University of the Caribbean. For this, we adopt a methodology for project development in data mining, CRISP-DM phases providing business understanding, data understanding and data preparation, taking into account the ETL tool (Extraction, Transformation and Load) Talend Open, which lets you debug data for integration. To search for patterns of behavior in the classroom teaching performance extended, taking into account the sociodemographic variables and levels of study. Using the WEKA tool that allows, through the training and validation data, make models that determine the behavior of a teacher. Behavioral models are generated using different techniques [4], decision trees, neural networks and decision rules that depend on a specific situation and the study variable can display and select the best analysis. These results allow us to create strategies that support the academic process and improve the quality of education at the Autónoma University of the Caribe.