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Minería de Datos y Analítica de Datos - Coggle Diagram
Minería de Datos y Analítica de Datos
Minería de Datos y Analítica de Datos en Enfoque Educación
Principios
Ética y privacidad de datos estudiantiles
Transparencia en el uso de algoritmos
Toma de decisiones basadas en datos reales
Calidad, veracidad y relevancia de los datos
Estándares
CRISP-DM (aplicado al ciclo de mejora educativa)
SEMMA (para análisis predictivos)
Lineamientos de protección de datos educativos
Patrones
Patrones de deserción o bajo rendimiento
Comportamientos de estudio según recursos digitales
Preferencias de aprendizaje personalizadas
Técnicas y Procedimientos
Análisis predictivo del rendimiento académico
Agrupamiento de estudiantes por perfiles de aprendizaje
Detección de riesgo de abandono escolar
Visualización de tendencias de progreso
Herramientas TIC
Moodle Learning Analytics
Power BI o Tableau para dashboards educativos
Python con Pandas, Scikit-learn
R para análisis estadístico
Tecnologías
Plataformas LMS (Moodle, Canvas)
Big Data en educación (Hadoop, Spark)
Repositorios académicos digitales
Sistemas adaptativos de aprendizaje
Estrategias de Análisis de Información
Evaluación continua basada en datos
Alertas tempranas de bajo desempeño
Planes de mejora personalizados
Reportes automáticos para docentes y directivos
Aportes a la Educación
Identificación temprana de estudiantes en riesgo
Personalización del aprendizaje
Mejora en la calidad de la enseñanza
Optimización de recursos institucionales
Apoyo a la toma de decisiones estratégicas educativas
Propuestas de Innovación Educativa
Plataformas de tutoría inteligente
Sistemas adaptativos que ajusten contenidos
Evaluación automática con retroalimentación
Paneles de seguimiento académico en tiempo real
Referencias Bibliográficas
Romero, C., & Ventura, S. (2010). Educational Data Mining: A Review of the State of the Art
Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline
CRISP-DM Methodology
UNESCO (2021). Recomendaciones sobre IA y educación