Digital education and educational data mining

Abstract

La presente investigación luego de más de diez años de producción de Moodle para el soporte de cátedras, tiene como principal objetivo la conectividad automática entre las bases de datos SIU-Guaraní (la mandatoria), SIU-Kolla y Econet. Esto permitirá entre otras cosas: contar con datos educativos certeros en bases de datos confiables, mejorar la eficiencia administrativa en la carga de información al realizarse por única vez y luego ser compartida, depurar las bases de datos automáticamente al formular una máquina (pieza de software) para autoaprender, incorporando Inteligencia Artificial a través de una machine learning. Además, esto facilitará los aprendizajes didácticos. Esta herramienta estará a disposición de la Secretaría Académica, el Servicio de Apoyo Pedagógico y Orientación al Estudiante (SAPOE), Direcciones de Carrera y de los Profesores Editores para la toma de decisiones y el planteo de estrategias a nivel EIS (Sistema de Información Ejecutiva). Para ello se cuenta con las opciones analíticas de Moodle y las que se pueden desarrollar con Python, con datos educativos en línea, a través de la metodología CRISP-DM.The main objective of this research, after more than ten years of Moodle production for the support of chairs, is automatic connectivity between the SIU-Guaraní (mandatory), SIU-Kolla and Econet databases. This will allow, among other things: having accurate educational data in reliable databases, improving administrative efficiency in loading information when it is done once and then being shared, automatically debugging databases when formulating a machine (piece of software ) to self-learn, incorporating Artificial Intelligence through machine learning. Furthermore, this will facilitate didactic learning. This tool will be available to the Academic Secretariat, the Pedagogical Support Service and Student Orientation (SAPOE), Career Directorates and the Editing Professors for decision-making and the formulation of strategies at the EIS level (Executive Information System). For this, there are Moodle analytical options and those that can be developed with Python, with online educational data, through the CRISP-DM methodology.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

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