Descripción de un proceso KDD para caracterizar y comparar al profesorado de estadística en dos naciones latinoamericanas: avance de un estudio comparativo
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Cuevas, Jesús Humberto y Ramírez, Greivin
Resumen
En este artículo se presenta el avance de un estudio comparativo entre el profesorado que enseña estadística de séptimo a duodécimo grado en instituciones educativas en el estado de Chihuahua, México y la provincia de Cartago, Costa Rica. Ambas naciones han intentado promover en la última década el desarrollo de una alfabetización estadística en sus ciudadanos a través de la institución escolar, para lo cual han efectuado cambios en los planes y programas de estudio. Particularmente se hace énfasis en describir la metodología llamada “Extracción de Conocimiento en Bases de Datos” (Knowledge Discovery in Databases, KDD), y el diseño planteado para caracterizar al profesorado.
Fecha
2013
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Comparativo | Continua | Organización y representación de datos | Práctica del profesor
Enfoque
Nivel educativo
Educación media, bachillerato, secundaria superior (16 a 18 años) | Educación secundaria básica (12 a 16 años)
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Título libro actas
Editores (actas)
Lista de editores (actas)
SEMUR, Sociedad de Educación Matemática Uruguaya
Editorial (actas)
Lugar (actas)
Rango páginas (actas)
5018-5026
ISBN (actas)
Referencias
Baradwaj, B., y Pal, S. (2012). Mining Educational Data to Analyze Students’ Performance. arXiv preprint arXiv:1201.3417. http://arxiv.org/abs/1201.3417 Consultado el 6/1/2013 Consultado el 24/04/2012 Beguerí, G., Malberti, A., y Klenzi, R. (2011). Minería de datos en la determinación del perfil de un potencial alumno universitario desertor. XIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20033 Consultado el 14/05/2012 Bhullar, M. S., Iaeng, M., y Kaur, A. (2012). Use of Data Mining in Education Sector. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science WCECS http://www.iaeng.org/publication/WCECS2012/WCECS2012_pp513- 516.pdf Consultado el 29/3/2013 Dapozo, G. N., Porcel, E., López, M. V., y Greiner, C. L. (2008). Técnicas de clasificación aplicadas al estudio del rendimiento de ingresantes universitarios. X Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20639 Consultado el 14/05/2012 DGDC (2011). Programas de estudio 2011. guía para el maestro. http://basica.sep.gob.mx/dgdc/sitio/pdf/inicio/matlinea/2011/matematicas_sec.pd f Consultado el 16/01/2013 Fullan, M. y Hargreaves, A. (2006). La escuela que queremos. Los objetivos por los cuales vale la pena luchar. buenos aires: Amorrortu editores. Goyal, M., y Vohra, R. (2012). Applications of Data Mining in Higher Education. International Journal of Computer Science, 9(2), 113-120 Hernández, R., Fernández, C., y Baptista, P. (2010). Metodología de la Investigación (5a. ed.). Perú: McGraw-Hill. Longoni, M. G., Porcel, E., López, M. V., y Dapozo, G. N. (2010). Modelos de Redes Neuronales Perceptrón Multicapa y de Base Radial para la predicción del rendimiento académico de alumnos universitarios. XVI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19333 Consultado el 24/04/2013 MEP (2012). Reforma curricular en ética, estética y ciudadanía. Programas de estudio de matemática. I y II ciclo de educación primaria, III ciclo de educación general básica y diversificada. http://www.mep.go.cr/downloads/recursostecnologicos/programa_matematicas.pdf Consultado el 19/03/2013 Martínez, D., Acosta, J., Cutro, L., Uribe, V., y Rambo, A. (2010). Data warehouse y data mining aplicados al estudio del rendimiento académico y de perfiles de alumnos. XII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19461 Consultado el 14/1/ 2012 Rodríguez, Y. y Díaz, A. (2009).Herramientas de Minería de Datos. RCCI, 3(34), 73- 80. Roldán, M.(2012). Aplicación de una nueva metodología Adaptive Business Intelligence para un análisis taxonómico predictivo utilizado para la detección temprana de alumnos universitarios en riesgo de deserción. UNLaR Ciencia, (2). http://170.210.152.61/biblioteca/ojs- 2.3.7/index.php/unlarciencia/article/view/205 Consultado el 14/05/2012 Shyamala, K., y Rajagopalan, S. (2006). Data Mining Model for a Better Higuer Educational System. Information Technology Journal, 5(3), 560–564. Valdiviezo, P. (2011). Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la identificación de patrones de interacción en una experiencia virtual de aprendizaje. III Congreso CREAD ANDES y III Encuentro Virtual Educa Ecuador. http://reposital.cuaed.unam.mx:8080/jspui/handle/123456789/2702 Consultado el 30 de mayo de 2013
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