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Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento
Partiendo de un proyecto de investigación en desarrollo actualmente, este artículo presenta el potencial del software estadístico Weka para desarrollar análisis estadísticos de información masiva a partir de bases de datos de evaluaciones a gran escala; esto permite aplicar técnicas de minería de datos, consideradas como parte de las técnicas de los denominados datos masivos (big data).
Autores: Martínez-Abad, Fernando; Hernández-Ramos, Juan Pablo
Idioma: Español
Editor: Universidad Católica de la Santísima Concepción
Año: 2018
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Gestión y administración
Consultas: 283
Citaciones: Big data: datos masivos. Primera entrega
Este escrito fue preparado por Fernando Martínez-Abad y Juan Pablo Hernández-Ramos (Universidad de Salamanca, Salamanca, España) para Revista de Estudios y Experiencias en Educación (vol. 2, núm. 2, 2018, 135-145), publicación de la Universidad Católica de la Santísima Concepción (Concepción, Chile) que aborda diversos tópicos del área del conocimiento pedagógico. Correo de contacto: rexe@ucsc.cl.
Partiendo de un proyecto de investigación en desarrollo actualmente, este artículo presenta el potencial del software estadístico Weka para desarrollar análisis estadísticos de información masiva a partir de bases de datos de evaluaciones a gran escala; esto permite aplicar técnicas de minería de datos, consideradas como parte de las técnicas de los denominados datos masivos (big data).
Descripción
Partiendo de un proyecto de investigación en desarrollo actualmente, este artículo presenta el potencial del software estadístico Weka para desarrollar análisis estadísticos de información masiva a partir de bases de datos de evaluaciones a gran escala; esto permite aplicar técnicas de minería de datos, consideradas como parte de las técnicas de los denominados datos masivos (big data).