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dc.contributor.advisorPadilla Caballero, Jesus Emilio Agustin
dc.contributor.advisorIbarguen Cueva, Francis Esmeralda
dc.contributor.authorCamones Gonzales, Fernando Cesar
dc.date.accessioned2024-09-09T15:55:58Z
dc.date.available2024-09-09T15:55:58Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/148170
dc.description.abstractLa investigación "Minería de Datos desde la Perspectiva Educativa, Lima 2024" explora el potencial transformador de la minería de datos en la educación. Utilizando un enfoque cualitativo fenomenológico-hermenéutico, se realizaron entrevistas semiestructuradas a cuatro expertos en educación y se analizaron documentos institucionales. Los resultados revelan que la integración de la minería de datos en los currículos educativos permite una personalización sin precedentes del aprendizaje, facilita la identificación temprana de problemas académicos y mejora las estrategias de retroalimentación. Las metodologías aplicadas, como Random Forest y XGBoost, demuestran ser efectivas para predecir el RA y optimizar intervenciones educativas. Además, se observa un impacto significativo en la gestión educativa, mejorando la toma de decisiones y la asignación de recursos. Se concluye que la minería de datos es una herramienta poderosa para mejorar la eficacia y eficiencia en la enseñanza y el aprendizaje, aunque su implementación requiere un enfoque equilibrado que considere aspectos éticos y de equidad. Se recomienda implementar la propuesta "DataEdu", una plataforma de análisis de datos para personalizar el aprendizaje y mejorar la toma de decisiones institucionales, involucrando a toda la comunidad educativa en su desarrollo y utilización.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectAnalítica del aprendizajees_PE
dc.subjectAprendizaje personalizadoes_PE
dc.subjectModelado predictivo en educaciónes_PE
dc.titleMinería de datos desde la perspectiva educativa, Lima 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.disciplineDoctorado en Educaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.nameDoctor en Educaciónes_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionGestión y Calidad Educativaes_PE
renati.advisor.dni25861074
renati.advisor.dni09637865
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9756-8772es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4630-6921es_PE
renati.author.dni10459353
renati.discipline199018es_PE
renati.jurorAlcas Zapata, Noel
renati.jurorIbarguen Cueva, Francis Esmeralda
renati.jurorPadilla Caballero, Jesus Emilio Agustin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctores_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligEducación y calidad educativaes_PE
dc.description.rsuApoyo a la reducción de brechas y carencias en la educación en todos sus niveleses_PE
dc.description.odsEducación de calidades_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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