Realimentación en procesos de aprendizaje y permanencia estudiantil en Educación Superior a Distancia

En Colombia, como en muchos otros países, uno de los problemas más apremiantes que enfrenta el Sistema educativo es el bajo índice de permanencia y graduación de estudiantes. Este problema se siente mucho más en programas de Educación a Distancia, donde menos del 30% de los estudiantes que ingresan logra terminar sus estudios. Ante esta situación, en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), institución que acoge a más de cien mil estudiantes, se llevó a cabo un estudio con el propósito de analizar los factores que se asocian a la permanencia estudiantil. La investigación se orientó con el paradigma cualitativo, se aplicó el método etnográfico y, como técnicas de acopio de información, se utilizaron la entrevista en profundidad y los grupos focales, con estudiantes y docentes de la institución. Entre los hallazgos relevantes, se destaca que la realimentación constante, en las interacciones estudiante-docente, contribuye de manera significativa al aprendizaje, la autorregulación, la motivación y la permanencia de los estudiantes. La realimentación surge como un proceso dialógico y cíclico que mantiene a los actores del proceso educativo enfocados en sus metas y conscientes de su desempeño, del progreso en el aprendizaje y el desarrollo de competencias

Decision Tree Algorithm Moderately Coupled to PostgreSQL DBMS

Using machine learning for data management is an extraordinary opportunity to move towards a leadership model based on information, which drives the organization towards success in each initiative. However, when incorporating these technologies, a company presents problems associated with the economic and administrative costs generated in this process since these are usually quite high, limiting their implementation in MSMEs. This paper proposes to integrate supervised machine learning techniques into PostgreSQL DBMS in a moderately coupled architecture to provide it with the capabilities of discovering knowledge in databases. Classification and regression algorithms were coupled by developing extensions using one of the procedural languages supported by PostgreSQL. Initially, the C4.5 decision tree classification algorithm was implemented using the PL/pgSQL procedural language. The main advantage of this strategy is that it considers the scalability, administration, and data manipulation of the DBMS. Since PostgreSQL is an open-source manager, organizations such as MSMEs will have a free tool that allows them to perform predictive analysis in order to improve their decision-making processes by anticipating future consumer behavior and making rational decisions based on their findings