En este trabajo se describe un caso de estudio de la clasificación de indicadores de interacción de los cursos de modalidad b-learning, que se imparten a nivel licenciatura en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Yucatán. El objetivo es predecir el desempeño de un estudiante basándose en dichos indicadores. Utilizando el algoritmo de máquina de vector soporte se obtuvo un promedio de 84% de precisión. Además, se desarrolló una aplicación Java que predice el nivel de aprovechamiento académico de los estudiantes, a partir del modelo generado con el entrenamiento del algoritmo con cada conjunto de datos del caso de estudio. En la investigación realizada, se demuestra que es factible clasificar la frecuencia de uso de los recursos más utilizados por los alumnos y que tiene relación con su nivel de aprovechamiento académico. In this work, a case study is presented for classification of interaction indicators for the b-learning courses taught at Math Faculty in Universidad Autónoma de Yucatan. The goal is predict student development based on those indicators. Using a support vector machine an accuracy of 84% was obtained. In addition, a Java application was developed to predict the student academic efficiency, using the generated model with the dataset of the study. In this research, it was proven that is possible to classify the frequency of the student’s most used resources and that is has a direct relation with the academic efficiency.
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Rejón Herrera, E. G., Esparza Sánchez, R., Pasos Ruiz, A., & Moreno Caballero, E. (2021). Clasificación de Indicadores de Interacción del uso de la plataforma Moodle para cursos de modalidad B-learning. Tecnología Educativa Revista CONAIC, 2(1), 78–86. https://doi.org/10.32671/terc.v2i1.170
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