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Metodologías de análisis de los big data en las plataformas educativas

 

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Opened Access Metodologías de análisis de los big data en las plataformas educativas
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Author: Martínez Torres, María del Rocío
Gutiérrez Reina, Daniel
Toral, S. L.
Barrero, Federico
Coordinator/Director: Angulo Martínez, Ignacio
Department: Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Universidad de Sevilla. Departamento de Administración de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados (Marketing)
Date: 2014-06
Published in: TAEE 2014 : XI Congreso de Tecnologías, Aprendizaje y Enseñanza de la Electrónica XI Congreso de Tecnologías, Aprendizaje y Enseñanza de la Electrónica : Libro de actas, Bilbao 11-12 y 13 de junio de 2014 (2014), p 79-83
ISBN/ISSN: 78-84-697-0349-6
Document type: Presentation
Abstract: La proliferación de nuevas plataformas educativas por Internet y el avance de la educación online ha abierto nuevas posibilidades de análisis debido al gran volumen de datos generados y almacenados en los servidores. Los usuarios dejan trazas de su actividad, y esta actividad posibilita nuevos análisis del comportamiento de estudiantes y de los contenidos compartidos, difícilmente realizables en la educación cara a cara tradicional. Este trabajo aporta un resumen de las diversas metodologías aplicables a los grandes volúmenes de datos generados por las plataformas educativas, clasificables dentro de los Big Data, así como los diversos campos en los que podrían aplicarse y las mejoras que podrían introducir en el desarrollo de las propias herramientas
Cite: Martínez Torres, M.d.R., Gutiérrez Reina, D., Toral, S.L. y Barrero, F. (2014). Metodologías de análisis de los big data en las plataformas educativas. En TAEE 2014 : XI Congreso de Tecnologías, Aprendizaje y Enseñanza de la Electrónica XI Congreso de Tecnologías, Aprendizaje y Enseñanza de la Electrónica : Libro de actas, Bilbao 11-12 y 13 de junio de 2014 (79-83), Universidad de Deusto, Bilbao: Universidad de Deusto.
Size: 205.3Kb
Format: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/44489

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