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Minería de textos para la extracción de conocimiento en actividades educativas con información proveniente de redes sociales : una estrategia didáctica

By: Contributor(s): Material type: TextTextPublication details: 2024Description: 1 archivo (5,3 MB) : il. colSubject(s): Online resources:
Contents:
Capítulo 1 – Introducción -- 1.1 Motivación -- 1.2 Planteamiento del problema -- 1.3 Objetivos -- 1.3.1 Objetivo general -- 1.3.2 Objetivos específicos -- 1.4 Hipótesis -- 1.5 Metodología -- 1.6 Estructura de la tesis -- Capítulo 2 – Marco teórico -- 2.1 Minería de Datos -- 2.1.1 Origen -- 2.1.2 Definición -- 2.1.3 Aplicaciones -- 2.2 Procesos del KDD -- 2.3 Técnicas de Minería de Datos -- 2.3.1 Aprendizaje supervisado -- 2.3.1.1 Clasificación -- 2.3.1.2 Regresión -- 2.3.2 Aprendizaje no supervisado -- 2.3.2.1 Asociación -- 2.3.2.2 Agrupamiento -- 2.3.3 Aprendizaje reforzado -- 2.3.4 Aprendizaje Profundo -- 2.4 Redes Sociales -- 2.4.1 Origen de las redes sociales -- 2.4.2 Definición de las redes sociales -- 2.4.3 Clasificación de las redes sociales -- 2.4.3.1 Redes de propósito general -- 2.4.3.2 Redes sociales generales o de ocio -- 2.4.3.3 Redes profesionales -- 2.4.4 Aplicación de las redes sociales -- 2.4.5 Las redes sociales en la educación -- 2.4.5.1 Facebook -- 2.4.5.2 Twitter -- 2.4.5.2.1 Usos de Twitter -- 2.5 Estrategias didácticas -- 2.5.1 Definiciones -- 2.5.2 Clasificación de las estrategias didácticas -- 2.5.3 Estrategias de enseñanza -- 2.5.4 Estrategias de aprendizaje -- Capítulo 3 – Revisión sistemática de la Literatura -- 3.1 Importancia de la revisión -- 3.2 Método utilizado -- 3.2.1 Identificar la necesidad de realiza la revisión -- 3.2.2 Especificar las preguntas de investigación -- 3.2.3 Identificar y determinar los términos de búsqueda -- 3.2.4 Establecer las estrategias de búsqueda -- 3.2.5 Delimitar los criterios de inclusión -- 3.2.6 Realizar el proceso de extracción de los datos -- Capítulo 4 – Diseño de la estrategia didáctica -- 4.1 Antecedentes -- 4.2 Desarrollo -- 4.2.1 Encuesta – Parte 1 -- 4.2.1.1 Pregunta 1: ¿Qué red social utilizas con más frecuencia? -- 4.2.1.2 Pregunta 2: ¿Con qué objetivo utilizas la red social? -- 4.2.1.3 Pregunta 3: ¿Qué red social utilizas o utilizarías con fines educativos, investigación o consulta académica? -- 4.2.1.4 Pregunta 4: ¿En qué lugar buscas información académica? -- 4.2.2 Uso de Twitter como herramienta de participación estudiantil -- 4.2.3 Propuesta de estrategia didáctica, para fomentar la participación estudiantil universitaria -- 4.2.4 Evaluación de la participación estudiantil -- 4.2.5 Encuesta – Parte 2 -- 4.2.5.1 Pregunta 5: Si no comprendes algún concepto o explicación del profesor, ¿Qué haces? -- 4.2.5.2 Pregunta 6: Si no preguntas al profesor ¿En dónde buscas solventar la duda con mayor frecuencia? -- 4.2.5.3 Pregunta 7: ¿Cuál es la razón de no realizar preguntas en clase? -- 4.2.5.4 Pregunta 8: Consideras que lo más importante de asistir a clases es -- 4.2.5.5 Pregunta 9: ¿Cómo consideras que aprendes más? -- 4.2.5.6 Pregunta 10: Si fueras profesor ¿cómo solventarías las dudas de los estudiantes? -- 4.2.6 Fundamentación para el diseño de la estrategia didáctica -- 4.2.6.1 Razón de innovación -- 4.2.6.2 Razón pedagógica y tecnológica -- 4.2.7 Diseño de la estrategia didáctica -- Capítulo 5 – Validación de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- 5.1 Caso de estudio 1 – mejorar participación estudiantil -- 5.1.1 Método -- 5.1.2 Muestra -- 5.1.3 Análisis previo del entorno – Caso 1 -- 5.1.4 Instrumento -- 5.1.5 Desarrollo -- 5.1.5.1 Determinar en qué medida la estrategia didáctica incrementa la participación de los estudiantes durante las sesiones de clases presenciales -- 5.1.5.2 Aplicación de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- 5.1.6 Validación del cuestionario -- 5.1.6.1 Fase 1: Diseño del instrumento basado en un modelo -- 5.1.6.2 Fase 2: Determinación de los ítems del instrumento de acuerdo con el modelo propuesto -- 5.1.6.3 Fase 3: Validación de los instrumentos basado en el criterio de expertos -- 5.1.6.4 Fase 4: Aplicación de la prueba piloto y análisis estadístico -- 5.1.6.5 Fiabilidad del instrumento -- 5.1.6.6 Validez del instrumento -- 5.1.6.7 Análisis descriptivo -- 5.1.6.8 Correlación entre secciones -- 5.1.7 Aplicación del instrumento -- 5.1.8 Precisar si la estrategia didáctica genera un cambio de actitud favorable en los estudiantes hacia el aprendizaje -- 5.1.9 Describir la incidencia de la aplicación de la metodología en la autopercepción del pensamiento crítico de los estudiantes -- 5.1.10 Análisis estudiantes "Retirados" -- 5.1.11 Análisis posterior del entorno – Caso 1 -- 5.2 Caso de estudio 2 – mejorar rendimiento académico -- 5.2.1 Introducción -- 5.2.2 Muestra -- 5.2.3 Análisis previo del entorno – Caso 2 -- 5.2.4 Instrumento -- 5.2.5 Desarrollo -- 5.2.5.1 Análisis Cuantitativo en el 1° Hemi -- 5.2.5.2 Aplicación de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- 5.2.5.3 Análisis Cuantitativo en el 2° Hemi -- 5.2.5.4 Análisis Cuantitativo entre el 1° y 2° Hemi sobre participación vs rendimiento y estudiantes retirados -- 5.2.5.5 Análisis Cuantitativo sobre participación, rendimiento y aprobación -- 5.2.5.6 Correlación de las variables -- 5.2.6 Análisis posterior del entorno – Caso 2 -- 5.3 Aportes de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- Capítulo 6 – Clasificación y predicción de las dificultades académicas -- 6.1 Introducción -- 6.2 Método -- 6.3 Participantes -- 6.4 Instrumentos -- 6.5 Desarrollo -- 6.5.1 Extracción y clasificación de los datos -- 6.5.1.1 Descomposición del problema -- 6.5.1.2 Abstracción -- 6.5.1.3 Generalización de patrones -- 6.5.1.4 Diseño algorítmico -- 6.5.2 Descripción de las intervenciones -- 6.5.2.1 Primera intervención -- 6.5.2.1.1 Diseño de la aplicación para extracción de datos -- 6.5.2.1.2 Depuración de registros de Twitter -- 6.5.2.1.3 Análisis y clasificación de tweets -- 6.5.2.2 Segunda, tercera y cuarta intervención -- 6.5.2.2.1 Diseño del cuestionario para extracción de datos -- 6.5.2.2.1.1 Depuración de registros del Formulario -- 6.5.2.2.2 Análisis y clasificación de los comentarios -- 6.5.2.3 Análisis de las intervenciones -- 6.5.2.3.1 Análisis cualitativo por modalidad de estudio -- 6.5.2.3.2 Análisis cualitativo antes y durante la pandemia -- 6.5.3 Creación del modelo predictivo -- 6.5.3.1 Construcción del modelo -- 6.5.3.1.1 Arquitectura de los modelos -- 6.5.3.1.2 Configuración de parámetros e hiperparámetros -- 6.5.3.2 Entrenamiento -- 6.5.3.3 Prueba del modelo -- 6.5.4 Aplicación del modelo sobre nuevos datos -- 6.5.4.1 Visualización -- Capítulo 7 – Conclusiones, trabajos futuros y aportes -- 7.1 Conclusiones -- 7.2 Limitaciones -- 7.3 Trabajos futuros -- 7.4 Aportes -- 7.5 Publicaciones científicas generadas. -- 7.6 Méritos obtenidos -- Referencia
Dissertation note: Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2024.
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Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2024.

Capítulo 1 – Introducción -- 1.1 Motivación -- 1.2 Planteamiento del problema -- 1.3 Objetivos -- 1.3.1 Objetivo general -- 1.3.2 Objetivos específicos -- 1.4 Hipótesis -- 1.5 Metodología -- 1.6 Estructura de la tesis -- Capítulo 2 – Marco teórico -- 2.1 Minería de Datos -- 2.1.1 Origen -- 2.1.2 Definición -- 2.1.3 Aplicaciones -- 2.2 Procesos del KDD -- 2.3 Técnicas de Minería de Datos -- 2.3.1 Aprendizaje supervisado -- 2.3.1.1 Clasificación -- 2.3.1.2 Regresión -- 2.3.2 Aprendizaje no supervisado -- 2.3.2.1 Asociación -- 2.3.2.2 Agrupamiento -- 2.3.3 Aprendizaje reforzado -- 2.3.4 Aprendizaje Profundo -- 2.4 Redes Sociales -- 2.4.1 Origen de las redes sociales -- 2.4.2 Definición de las redes sociales -- 2.4.3 Clasificación de las redes sociales -- 2.4.3.1 Redes de propósito general -- 2.4.3.2 Redes sociales generales o de ocio -- 2.4.3.3 Redes profesionales -- 2.4.4 Aplicación de las redes sociales -- 2.4.5 Las redes sociales en la educación -- 2.4.5.1 Facebook -- 2.4.5.2 Twitter -- 2.4.5.2.1 Usos de Twitter -- 2.5 Estrategias didácticas -- 2.5.1 Definiciones -- 2.5.2 Clasificación de las estrategias didácticas -- 2.5.3 Estrategias de enseñanza -- 2.5.4 Estrategias de aprendizaje -- Capítulo 3 – Revisión sistemática de la Literatura -- 3.1 Importancia de la revisión -- 3.2 Método utilizado -- 3.2.1 Identificar la necesidad de realiza la revisión -- 3.2.2 Especificar las preguntas de investigación -- 3.2.3 Identificar y determinar los términos de búsqueda -- 3.2.4 Establecer las estrategias de búsqueda -- 3.2.5 Delimitar los criterios de inclusión -- 3.2.6 Realizar el proceso de extracción de los datos -- Capítulo 4 – Diseño de la estrategia didáctica -- 4.1 Antecedentes -- 4.2 Desarrollo -- 4.2.1 Encuesta – Parte 1 -- 4.2.1.1 Pregunta 1: ¿Qué red social utilizas con más frecuencia? -- 4.2.1.2 Pregunta 2: ¿Con qué objetivo utilizas la red social? -- 4.2.1.3 Pregunta 3: ¿Qué red social utilizas o utilizarías con fines educativos, investigación o consulta académica? -- 4.2.1.4 Pregunta 4: ¿En qué lugar buscas información académica? -- 4.2.2 Uso de Twitter como herramienta de participación estudiantil -- 4.2.3 Propuesta de estrategia didáctica, para fomentar la participación estudiantil universitaria -- 4.2.4 Evaluación de la participación estudiantil -- 4.2.5 Encuesta – Parte 2 -- 4.2.5.1 Pregunta 5: Si no comprendes algún concepto o explicación del profesor, ¿Qué haces? -- 4.2.5.2 Pregunta 6: Si no preguntas al profesor ¿En dónde buscas solventar la duda con mayor frecuencia? -- 4.2.5.3 Pregunta 7: ¿Cuál es la razón de no realizar preguntas en clase? -- 4.2.5.4 Pregunta 8: Consideras que lo más importante de asistir a clases es -- 4.2.5.5 Pregunta 9: ¿Cómo consideras que aprendes más? -- 4.2.5.6 Pregunta 10: Si fueras profesor ¿cómo solventarías las dudas de los estudiantes? -- 4.2.6 Fundamentación para el diseño de la estrategia didáctica -- 4.2.6.1 Razón de innovación -- 4.2.6.2 Razón pedagógica y tecnológica -- 4.2.7 Diseño de la estrategia didáctica -- Capítulo 5 – Validación de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- 5.1 Caso de estudio 1 – mejorar participación estudiantil -- 5.1.1 Método -- 5.1.2 Muestra -- 5.1.3 Análisis previo del entorno – Caso 1 -- 5.1.4 Instrumento -- 5.1.5 Desarrollo -- 5.1.5.1 Determinar en qué medida la estrategia didáctica incrementa la participación de los estudiantes durante las sesiones de clases presenciales -- 5.1.5.2 Aplicación de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- 5.1.6 Validación del cuestionario -- 5.1.6.1 Fase 1: Diseño del instrumento basado en un modelo -- 5.1.6.2 Fase 2: Determinación de los ítems del instrumento de acuerdo con el modelo propuesto -- 5.1.6.3 Fase 3: Validación de los instrumentos basado en el criterio de expertos -- 5.1.6.4 Fase 4: Aplicación de la prueba piloto y análisis estadístico -- 5.1.6.5 Fiabilidad del instrumento -- 5.1.6.6 Validez del instrumento -- 5.1.6.7 Análisis descriptivo -- 5.1.6.8 Correlación entre secciones -- 5.1.7 Aplicación del instrumento -- 5.1.8 Precisar si la estrategia didáctica genera un cambio de actitud favorable en los estudiantes hacia el aprendizaje -- 5.1.9 Describir la incidencia de la aplicación de la metodología en la autopercepción del pensamiento crítico de los estudiantes -- 5.1.10 Análisis estudiantes "Retirados" -- 5.1.11 Análisis posterior del entorno – Caso 1 -- 5.2 Caso de estudio 2 – mejorar rendimiento académico -- 5.2.1 Introducción -- 5.2.2 Muestra -- 5.2.3 Análisis previo del entorno – Caso 2 -- 5.2.4 Instrumento -- 5.2.5 Desarrollo -- 5.2.5.1 Análisis Cuantitativo en el 1° Hemi -- 5.2.5.2 Aplicación de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- 5.2.5.3 Análisis Cuantitativo en el 2° Hemi -- 5.2.5.4 Análisis Cuantitativo entre el 1° y 2° Hemi sobre participación vs rendimiento y estudiantes retirados -- 5.2.5.5 Análisis Cuantitativo sobre participación, rendimiento y aprobación -- 5.2.5.6 Correlación de las variables -- 5.2.6 Análisis posterior del entorno – Caso 2 -- 5.3 Aportes de la Estrategia Didáctica JiTTwT -- Capítulo 6 – Clasificación y predicción de las dificultades académicas -- 6.1 Introducción -- 6.2 Método -- 6.3 Participantes -- 6.4 Instrumentos -- 6.5 Desarrollo -- 6.5.1 Extracción y clasificación de los datos -- 6.5.1.1 Descomposición del problema -- 6.5.1.2 Abstracción -- 6.5.1.3 Generalización de patrones -- 6.5.1.4 Diseño algorítmico -- 6.5.2 Descripción de las intervenciones -- 6.5.2.1 Primera intervención -- 6.5.2.1.1 Diseño de la aplicación para extracción de datos -- 6.5.2.1.2 Depuración de registros de Twitter -- 6.5.2.1.3 Análisis y clasificación de tweets -- 6.5.2.2 Segunda, tercera y cuarta intervención -- 6.5.2.2.1 Diseño del cuestionario para extracción de datos -- 6.5.2.2.1.1 Depuración de registros del Formulario -- 6.5.2.2.2 Análisis y clasificación de los comentarios -- 6.5.2.3 Análisis de las intervenciones -- 6.5.2.3.1 Análisis cualitativo por modalidad de estudio -- 6.5.2.3.2 Análisis cualitativo antes y durante la pandemia -- 6.5.3 Creación del modelo predictivo -- 6.5.3.1 Construcción del modelo -- 6.5.3.1.1 Arquitectura de los modelos -- 6.5.3.1.2 Configuración de parámetros e hiperparámetros -- 6.5.3.2 Entrenamiento -- 6.5.3.3 Prueba del modelo -- 6.5.4 Aplicación del modelo sobre nuevos datos -- 6.5.4.1 Visualización -- Capítulo 7 – Conclusiones, trabajos futuros y aportes -- 7.1 Conclusiones -- 7.2 Limitaciones -- 7.3 Trabajos futuros -- 7.4 Aportes -- 7.5 Publicaciones científicas generadas. -- 7.6 Méritos obtenidos -- Referencia

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