Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación

Esta monografía describe la manera de utilizar técnicas de Minería de Datos para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura Computación que se desarrolla en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. El enfoque propuesto busca modelizar la interacción del alum...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Grossi, María Delia
Otros Autores: Lanzarini, Laura Cristina
Formato: Tesis Trabajo de especializacion
Lenguaje:Español
Publicado: 2008
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4168
http://postgrado.info.unlp.edu.ar/Carreras/Especializaciones/Tecnologia_Informatica_Aplicada_en_Educacion/Trabajos_Finales/Grossi_Maria_Delia.pdf
Aporte de:
Descripción
Sumario:Esta monografía describe la manera de utilizar técnicas de Minería de Datos para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura Computación que se desarrolla en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. El enfoque propuesto busca modelizar la interacción del alumno con el material de estudio utilizando reglas de predicción cuya interpretación permitirá detectar las falencias del proceso educativo así como evaluar la calidad del material de estudio utilizado.