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dc.creatorRojas Castro, Pablo
dc.date2015-12-21
dc.identifierhttp://revistas.umce.cl/index.php/edytec/article/view/238
dc.descriptionEl presente artulo realiza una revisi acerca de los paradigmas analicos que emergen ante los entornos virtuales en general, y entornos virtuales de aprendizaje en particular. Los paradigmas analicos revisados florecen a la par de los Big Data, macro datos o colecci de datos que son obtenidos desde las distintas plataformas virtuales que soportan la totalidad o alguna parte del proceso de aprendizaje. La aplicaci de estos enfoques analicos se realiza con vistas a predecir, conocer patrones de comportamiento u optimizar los aprendizajes (individuales o grupales). Los paradigmas analicos son: Educational data Mining (EDM), Learning Analytics (LA), Academic Analytics (AA) y Web Analytics (WA). El objetivo del artulo es presentar los principales hitos teicos y enfoques analicos de cada paradigma. En el desarrollo temico se pretende asentar cada paradigma de acuerdo con sus propios objetos de estudio y especificidades. Es importante notar que el campo analico de estos paradigmas es novel y se halla en plena fase de desarrollo, por lo que existen a muchas fronteras borrosas o luidas entre ellos. El caso m relevante de fronteras borrosas sucede entre Learning Analytics y Educational Data Mining. Por lo que en el tratamiento analico de estos paradigmas se hace un especial hincapien las similitudes y diferencias que surgen en la literatura especializada.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Metropolitana de Ciencias de La Educaciónes-ES
dc.relationhttp://revistas.umce.cl/index.php/edytec/article/view/238/pdf
dc.sourceEducación y Tecnologí­a; Núm. 7 (2015); 91-106es-ES
dc.source0719-2495
dc.titleParadigmas analíticos en entornos virtuales y de aprendizaje: una revisión de sus principales puntos de encuentros y diferenciaciones técnicas y de enfoquees-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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