Proyecto de detección de patrones de participación empleando minería de datos en el entorno virtual de aplicaciones web de la ESPOCH, para predecir estudiantes exitosos

Esta investigación define un modelo de predicción basado en el algoritmo de Minería de Datos Perceptron Multica, fue seleccionado mediante la curva ROC; de esta manera se utiliza datos históricos del Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA) de la materia de Aplicaciones Web de noveno semestre de la Escuela de Ingeniería en Sistemas. Se aplicó en la obtención de las fuentes de datos, pre procesamiento de datos, extracción y limpieza, creación del modelo, interpretación de resultados. Se utilizó los datos fuentes Las fuentes de la Plataforma Virtual MOODLE de la ESPOCH y el Sistema Académico; de la misma forma el pre-procesamiento se realizó en el motor PostgreSQL, se crearon dos Data Mart; utilizando un modelo dimensional relacional tipo estrella, donde se crearon las tablas de dimensiones y hechos con sus respectivas medidas, el resultado del análisis es la información contenida en la tabla de hechos, sometido al weka y R para identificar los patrones y su posterior predicción. Los datos de Didáctica informática la Escuela de Ingeniería en Sistemas del actual semestre, fue sometido al modelo de predicción para evaluar el modelo. El algoritmo proporciona es de 90% de certeza, con esta predicción se aceptó la hipótesis nula.

• Príomhchruthaitheoir: Hidalgo Solórzano, Gustavo Xavier (author)
• Formáid: masterThesis
• Teanga: spa
• Foilsithe / Cruthaithe: 2016
• Ábhair: MOODLE; ALGORITMOS PREDICTIVOS; MINERÍA DE DATOS; PERCEPTRON MULTICAPA; APRENDIZAJE NO SUPERVISADO; INFORMÁTICA
• Rochtain ar líne: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/5043