Metodología de Aprendizaje Automático para la Clasificación y Predicción de Usuarios en Ambientes Virtuales de Educación

Resumen: Se desarrolla una metodología para clasificar y predecir usuarios en ambientes virtuales de educación, estudiando la interacción de los estudiantes con la plataforma y su desempeño en los exámenes. Para esto se utilizaron las herramientas de aprendizaje automático, componentes principales,...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	De-La-Hoz,Enrique J., De-La-Hoz,Efraín J., Fontalvo,Tomás J.
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2019
Materias:	clúster AVE aprendizaje automático KNN educación
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642019000100247
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spelling	oai:scielo:S0718-076420190001002472019-02-28Metodología de Aprendizaje Automático para la Clasificación y Predicción de Usuarios en Ambientes Virtuales de EducaciónDe-La-Hoz,Enrique J.De-La-Hoz,Efraín J.Fontalvo,Tomás J. clúster AVE aprendizaje automático KNN educación Resumen: Se desarrolla una metodología para clasificar y predecir usuarios en ambientes virtuales de educación, estudiando la interacción de los estudiantes con la plataforma y su desempeño en los exámenes. Para esto se utilizaron las herramientas de aprendizaje automático, componentes principales, clusterización, lógica difusa, y el algoritmo del K vecino más cercano. La metodología relaciona los usuarios según las variables de estudio, para así implementar un análisis de clúster que identifica la formación de grupos. Finalmente utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar los usuarios según su nivel de conocimiento. Los resultados muestran como el tiempo que un estudiante permanece en la plataforma no está relacionado con pertenecer al grupo de conocimiento alto. Se identificaron tres categorías de usuarios, aplicando la metodología Fuzzy K-means para determinar zonas de transición entre niveles de conocimiento. El algoritmo K vecino más cercano presenta los mejores resultados de predicción con un 91%.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.30 n.1 20192019-02-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642019000100247es10.4067/S0718-07642019000100247
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description	Resumen: Se desarrolla una metodología para clasificar y predecir usuarios en ambientes virtuales de educación, estudiando la interacción de los estudiantes con la plataforma y su desempeño en los exámenes. Para esto se utilizaron las herramientas de aprendizaje automático, componentes principales, clusterización, lógica difusa, y el algoritmo del K vecino más cercano. La metodología relaciona los usuarios según las variables de estudio, para así implementar un análisis de clúster que identifica la formación de grupos. Finalmente utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar los usuarios según su nivel de conocimiento. Los resultados muestran como el tiempo que un estudiante permanece en la plataforma no está relacionado con pertenecer al grupo de conocimiento alto. Se identificaron tres categorías de usuarios, aplicando la metodología Fuzzy K-means para determinar zonas de transición entre niveles de conocimiento. El algoritmo K vecino más cercano presenta los mejores resultados de predicción con un 91%.
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