Aplicación de Learning Analytics y Educational Data Mining en una institución de educación superior en Colombia
Nowadays, data is a key element for the continuous improvement of an organization’s decision-taking, achieved through the application of awareness and knowledge processes by undergoing a pre-processing, transformation and analysis over the data. The academic field is aware of this kind of applicatio...
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Veröffentlicht in: | Revista ingenierías (Medellín, Colombia) Colombia), 2020, Vol.19 (36), p.71-89 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | spa |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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container_title | Revista ingenierías (Medellín, Colombia) |
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creator | Salazar Cardona, Johnny Alexander Triviño Arbelaez, Jorge Iván |
description | Nowadays, data is a key element for the continuous improvement of an organization’s decision-taking, achieved through the application of awareness and knowledge processes by undergoing a pre-processing, transformation and analysis over the data. The academic field is aware of this kind of application andis a trend for the exploitation of data generated by the students, its management and academics dependencies on a daily basis in order to continuously improve the processes.
Current methodologies propose two different guidelines: Learning Analytics (LA), primarily focused on descriptive processes, and Educational Data Mining (EDM) for predictive processes, directing activities adjusted to this environment for obtaining satisfactory results. It is for this reason that this article presentsan application of these two guidelines in a higher education institution, focusing them on sensitive data of the students that will support the high direction decision-taking in these institutions.
Atualmente, os dados são um insumo-chave para o crescimento contínuo das organizações a partir da tomada de decisões, atingido por meio da aplicação de processos de descobrimento de conhecimento, em que se realizam pré-processamento, transformação e análise dos dados. O campo acadêmico não é alheioa esse tipo de aplicações e é tendência para o aproveitamento dos dados gerados diariamente de seus estudantes, áreas administrativas e acadêmicas em prol de melhorar os processos de forma contínua. As metodologias atuais propõem duas diretrizes: Learning Analytics focada principalmente em processos descritivos e Educational Data Mining para processos preditivos, que direcionam atividades ajustadas a esse contexto para obter resultados satisfatórios. Por isso, este artigo apresenta a aplicação dessas duas correntes em uma instituição de ensino superior, focando-as em dados sensíveis dos estudantes, que servirão de apoio para altas direções na instituição de ensino superior.
Actualmente, los datos son un insumo clave para el crecimiento continuo de las organizaciones a partir de la toma de decisiones, logrado a través de la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento, realizando sobre los datos un preprocesamiento, transformación y análisis. El campo académico no es ajeno a este tipo de aplicaciones, y es tendencia para el aprovechamiento de los datos generados diariamente de sus estudiantes, áreas administrativas y académicas para realizar procesos de mejora continua.
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Current methodologies propose two different guidelines: Learning Analytics (LA), primarily focused on descriptive processes, and Educational Data Mining (EDM) for predictive processes, directing activities adjusted to this environment for obtaining satisfactory results. It is for this reason that this article presentsan application of these two guidelines in a higher education institution, focusing them on sensitive data of the students that will support the high direction decision-taking in these institutions.
Atualmente, os dados são um insumo-chave para o crescimento contínuo das organizações a partir da tomada de decisões, atingido por meio da aplicação de processos de descobrimento de conhecimento, em que se realizam pré-processamento, transformação e análise dos dados. O campo acadêmico não é alheioa esse tipo de aplicações e é tendência para o aproveitamento dos dados gerados diariamente de seus estudantes, áreas administrativas e acadêmicas em prol de melhorar os processos de forma contínua. As metodologias atuais propõem duas diretrizes: Learning Analytics focada principalmente em processos descritivos e Educational Data Mining para processos preditivos, que direcionam atividades ajustadas a esse contexto para obter resultados satisfatórios. Por isso, este artigo apresenta a aplicação dessas duas correntes em uma instituição de ensino superior, focando-as em dados sensíveis dos estudantes, que servirão de apoio para altas direções na instituição de ensino superior.
Actualmente, los datos son un insumo clave para el crecimiento continuo de las organizaciones a partir de la toma de decisiones, logrado a través de la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento, realizando sobre los datos un preprocesamiento, transformación y análisis. El campo académico no es ajeno a este tipo de aplicaciones, y es tendencia para el aprovechamiento de los datos generados diariamente de sus estudiantes, áreas administrativas y académicas para realizar procesos de mejora continua.
Las metodologías actuales proponen 2 directrices: Learning Analytics (LA) enfocado principalmente a procesos descriptivos y Educational Data Mining (EDM) para procesos predictivos, direccionando actividades ajustadas a este entorno para obtener resultados satisfactorios. Es por esto, que el presente artículo presenta la aplicación de estas 2 corrientes en una institución de educación superior, enfocado a datos sensibles de los estudiantes, que servirán de apoyo para altas directivas en la institución de educación superior.</description><identifier>ISSN: 1692-3324</identifier><identifier>EISSN: 2248-4094</identifier><language>spa</language><subject>Decision Making ; decision taking ; descriptive processes ; educational data mining ; Knowledge discovery processes ; learning analytics ; predictive processes ; processos de descobrimento de conhecimento ; processos descritivos ; processos preditivos ; tomada de decisões</subject><ispartof>Revista ingenierías (Medellín, Colombia), 2020, Vol.19 (36), p.71-89</ispartof><rights>LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI</rights><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,776,780,870,4010</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Salazar Cardona, Johnny Alexander</creatorcontrib><creatorcontrib>Triviño Arbelaez, Jorge Iván</creatorcontrib><title>Aplicación de Learning Analytics y Educational Data Mining en una institución de educación superior en Colombia</title><title>Revista ingenierías (Medellín, Colombia)</title><description>Nowadays, data is a key element for the continuous improvement of an organization’s decision-taking, achieved through the application of awareness and knowledge processes by undergoing a pre-processing, transformation and analysis over the data. The academic field is aware of this kind of application andis a trend for the exploitation of data generated by the students, its management and academics dependencies on a daily basis in order to continuously improve the processes.
Current methodologies propose two different guidelines: Learning Analytics (LA), primarily focused on descriptive processes, and Educational Data Mining (EDM) for predictive processes, directing activities adjusted to this environment for obtaining satisfactory results. It is for this reason that this article presentsan application of these two guidelines in a higher education institution, focusing them on sensitive data of the students that will support the high direction decision-taking in these institutions.
Atualmente, os dados são um insumo-chave para o crescimento contínuo das organizações a partir da tomada de decisões, atingido por meio da aplicação de processos de descobrimento de conhecimento, em que se realizam pré-processamento, transformação e análise dos dados. O campo acadêmico não é alheioa esse tipo de aplicações e é tendência para o aproveitamento dos dados gerados diariamente de seus estudantes, áreas administrativas e acadêmicas em prol de melhorar os processos de forma contínua. As metodologias atuais propõem duas diretrizes: Learning Analytics focada principalmente em processos descritivos e Educational Data Mining para processos preditivos, que direcionam atividades ajustadas a esse contexto para obter resultados satisfatórios. Por isso, este artigo apresenta a aplicação dessas duas correntes em uma instituição de ensino superior, focando-as em dados sensíveis dos estudantes, que servirão de apoio para altas direções na instituição de ensino superior.
Actualmente, los datos son un insumo clave para el crecimiento continuo de las organizaciones a partir de la toma de decisiones, logrado a través de la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento, realizando sobre los datos un preprocesamiento, transformación y análisis. El campo académico no es ajeno a este tipo de aplicaciones, y es tendencia para el aprovechamiento de los datos generados diariamente de sus estudiantes, áreas administrativas y académicas para realizar procesos de mejora continua.
Las metodologías actuales proponen 2 directrices: Learning Analytics (LA) enfocado principalmente a procesos descriptivos y Educational Data Mining (EDM) para procesos predictivos, direccionando actividades ajustadas a este entorno para obtener resultados satisfactorios. Es por esto, que el presente artículo presenta la aplicación de estas 2 corrientes en una institución de educación superior, enfocado a datos sensibles de los estudiantes, que servirán de apoyo para altas directivas en la institución de educación superior.</description><subject>Decision Making</subject><subject>decision taking</subject><subject>descriptive processes</subject><subject>educational data mining</subject><subject>Knowledge discovery processes</subject><subject>learning analytics</subject><subject>predictive processes</subject><subject>processos de descobrimento de conhecimento</subject><subject>processos descritivos</subject><subject>processos preditivos</subject><subject>tomada de decisões</subject><issn>1692-3324</issn><issn>2248-4094</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2020</creationdate><recordtype>article</recordtype><sourceid>FKZ</sourceid><recordid>eNqljEtuwjAURS3USqSFPbwNRHIcQ0BiEgFVB-2kYm69Ji56yDxH_gyyri6hGyv0t4GOru7VuWciCqX0qtRyrW9EUS3XqqxrpafiLsaTlLpZqlUhQjs46rCjj3eG3sKTxcDER2gZ3ZioizDCvs8dJvKXCXaYEJ7pi7EMmRGIY6KU_xz2in-3mAcbyIcruvXOn18JZ-L2DV2085-8F5uH_WH7WPaEjm0yQ6AzhtF4JPO7ZaaL54TGRtO-HKSUlZZV0yzqf94_AZ6xYfY</recordid><startdate>2020</startdate><enddate>2020</enddate><creator>Salazar Cardona, Johnny Alexander</creator><creator>Triviño Arbelaez, Jorge Iván</creator><scope>AGMXS</scope><scope>FKZ</scope></search><sort><creationdate>2020</creationdate><title>Aplicación de Learning Analytics y Educational Data Mining en una institución de educación superior en Colombia</title><author>Salazar Cardona, Johnny Alexander ; Triviño Arbelaez, Jorge Iván</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-dialnet_primary_oai_dialnet_unirioja_es_ART00014017753</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>spa</language><creationdate>2020</creationdate><topic>Decision Making</topic><topic>decision taking</topic><topic>descriptive processes</topic><topic>educational data mining</topic><topic>Knowledge discovery processes</topic><topic>learning analytics</topic><topic>predictive processes</topic><topic>processos de descobrimento de conhecimento</topic><topic>processos descritivos</topic><topic>processos preditivos</topic><topic>tomada de decisões</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Salazar Cardona, Johnny Alexander</creatorcontrib><creatorcontrib>Triviño Arbelaez, Jorge Iván</creatorcontrib><collection>Dialnet (Open Access Full Text)</collection><collection>Dialnet</collection><jtitle>Revista ingenierías (Medellín, Colombia)</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Salazar Cardona, Johnny Alexander</au><au>Triviño Arbelaez, Jorge Iván</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Aplicación de Learning Analytics y Educational Data Mining en una institución de educación superior en Colombia</atitle><jtitle>Revista ingenierías (Medellín, Colombia)</jtitle><date>2020</date><risdate>2020</risdate><volume>19</volume><issue>36</issue><spage>71</spage><epage>89</epage><pages>71-89</pages><issn>1692-3324</issn><eissn>2248-4094</eissn><abstract>Nowadays, data is a key element for the continuous improvement of an organization’s decision-taking, achieved through the application of awareness and knowledge processes by undergoing a pre-processing, transformation and analysis over the data. The academic field is aware of this kind of application andis a trend for the exploitation of data generated by the students, its management and academics dependencies on a daily basis in order to continuously improve the processes.
Current methodologies propose two different guidelines: Learning Analytics (LA), primarily focused on descriptive processes, and Educational Data Mining (EDM) for predictive processes, directing activities adjusted to this environment for obtaining satisfactory results. It is for this reason that this article presentsan application of these two guidelines in a higher education institution, focusing them on sensitive data of the students that will support the high direction decision-taking in these institutions.
Atualmente, os dados são um insumo-chave para o crescimento contínuo das organizações a partir da tomada de decisões, atingido por meio da aplicação de processos de descobrimento de conhecimento, em que se realizam pré-processamento, transformação e análise dos dados. O campo acadêmico não é alheioa esse tipo de aplicações e é tendência para o aproveitamento dos dados gerados diariamente de seus estudantes, áreas administrativas e acadêmicas em prol de melhorar os processos de forma contínua. As metodologias atuais propõem duas diretrizes: Learning Analytics focada principalmente em processos descritivos e Educational Data Mining para processos preditivos, que direcionam atividades ajustadas a esse contexto para obter resultados satisfatórios. Por isso, este artigo apresenta a aplicação dessas duas correntes em uma instituição de ensino superior, focando-as em dados sensíveis dos estudantes, que servirão de apoio para altas direções na instituição de ensino superior.
Actualmente, los datos son un insumo clave para el crecimiento continuo de las organizaciones a partir de la toma de decisiones, logrado a través de la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento, realizando sobre los datos un preprocesamiento, transformación y análisis. El campo académico no es ajeno a este tipo de aplicaciones, y es tendencia para el aprovechamiento de los datos generados diariamente de sus estudiantes, áreas administrativas y académicas para realizar procesos de mejora continua.
Las metodologías actuales proponen 2 directrices: Learning Analytics (LA) enfocado principalmente a procesos descriptivos y Educational Data Mining (EDM) para procesos predictivos, direccionando actividades ajustadas a este entorno para obtener resultados satisfactorios. Es por esto, que el presente artículo presenta la aplicación de estas 2 corrientes en una institución de educación superior, enfocado a datos sensibles de los estudiantes, que servirán de apoyo para altas directivas en la institución de educación superior.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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