| dc.contributor | | es-ES |
| dc.creator | Martínez-Abad, Fernando | |
| dc.creator | Hernández-Ramos, Juan Pablo | |
| dc.date | 2018-06-25 | |
| dc.date.accessioned | 2019-04-17T19:11:47Z | |
| dc.date.available | 2019-04-17T19:11:47Z | |
| dc.identifier | http://www.rexe.cl/ojournal/index.php/rexe/article/view/555 | |
| dc.identifier.uri | http://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/46728 | |
| dc.description | La potencia de cómputo que permiten los equipos informáticos en la actualidad, unido a la existencia de información y datos masivos en todos los ámbitos sociales, incluido el educativo, exige el desarrollo y aplicación de técnicas estadísticas y software informáticos que faciliten la obtención de información significativa en estos universos de datos y su transformación en conocimiento útil para la sociedad. Partiendo de un proyecto de investigación en desarrollo actualmente, este trabajo presenta el potencial del software estadístico Weka para desarrollar análisis estadísticos de información masiva a partir de bases de datos de evaluaciones a gran escala, que permite aplicar técnicas de Minería de Datos, consideradas como parte de las técnicas del denominado Big Data. Así, se muestra una propuesta para el aprovechamiento de software informático en el análisis y detección de información no trivial entre la inmensidad de los datos disponibles. De esta manera, se presenta a la comunidad científica una serie de procedimientos y técnicas estadísticas que pueden ser valiosas y replicables en otros ámbitos educativos y/o sociales, concluyendo el trabajo con una propuesta de transferencia del conocimiento generado a la sociedad en general y a los agentes educativos en particular.PALABRAS CLAVE. Big data; minería de datos; evaluación; software libre; valor añadido en educación.Doi:10.21703/rexe.Especial3_201812514512 | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Católica de la Santísima Concepción | es-ES |
| dc.relation | http://www.rexe.cl/ojournal/index.php/rexe/article/view/555/448 | |
| dc.rights | Copyright (c) 2018 REXE- Revista de Estudios y Experiencias en Educación | es-ES |
| dc.source | REXE- Revista de Estudios y Experiencias en Educación; Vol. 2, Núm. 2 (2018); 135 - 145 | es-ES |
| dc.source | ISSN 0718 - 5162 | |
| dc.source | ISSN 0717 – 6945 | |
| dc.subject | | es-ES |
| dc.subject | | es-ES |
| dc.title | Técnicas de minería de datos con software libre para la detección de factores asociados al rendimiento | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | | es-ES |
