ISSN:1606-4925

Minería de datos para el modelado del estudiante en sistemas tutores

Ivelisse Teresa Machín Torres

Resumen


Las nuevas tecnologías, aplicadas a la educación son esenciales para el desarrollo del aprendizaje. Son ellas las encargadas de ofrecer las herramientas para el análisis del desempeño del alumnado en los cursos. Los sistemas tutores inteligentes (STI) posibilitan mayor adquisición de conocimiento, al propiciar una mejor interacción del alumno con el sistema lo que facilita guías personalizadas, predicción del rendimiento, etc. La Minería de Datos es utilizada en diferentes disciplinas para la búsqueda de patrones y modelos ocultos en las bases de datos, dando soporte para las filosofías de la gestión de la información y el conocimiento. Las grandes cantidades de datos generadas por los STI obligan a encontrar métodos para analizar la información que tienen almacenada. Esta permite el análisis para la toma de decisiones; además de facilitar la extracción de la información existente. En el presente artículo se describen sintéticamente los componentes básicos de la minería de datos y su aplicación en los sistemas tutores inteligentes. Se presenta una propuesta de modelado del alumno que emplea minería de datos. Los resultados ratifican la conveniencia de la implementación de este tipo de sistemas en entornos educativos. 


Palabras clave


Minería de datos; conocimiento; sistemas tutores inteligentes; inteligencias múltiples

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