Mineria de dades educatives i anàlisi de dades de l’aprenentatge: diferències, semblances i evolució en el temps

Main Article Content

Laura Calvet Liñán
Ángel Alejandro Juan Pérez
El progrés tecnològic de les darreres dècades ha fet possible una diversitat de formes d’aprenentatge. Avui dia les universitats ofereixen múltiples models d’ensenyament entre els quals podem triar, per exemple, l’aprenentatge mixt (b-learning) o l’aprenentatge electrònic. Si bé cada cop són més nombroses les oportunitats per a alumnes i professors, l’aprenentatge en línia també planteja dificultats degudes a la manca de contacte humà directe. Els entorns en línia permeten que es generin grans quantitats de dades relacionades amb els processos d’ensenyament i aprenentatge, de les quals es pot extreure una valuosa informació que es pot fer servir per millorar l’actuació de l’alumnat. En aquest treball volem estudiar les semblances i diferències entre la mineria de dades educatives i l’anàlisi de dades sobre l’aprenentatge, dos camps de recerca relativament nous i creixentment populars relacionats amb la recollida, l’anàlisi i la interpretació de dades sobre educació. En tractarem l’origen, els objectius, les diferències i semblances, l’evolució que han tingut en el temps i els reptes a què s’enfronten, així com la seva relació amb les dades massives i els cursos en línia oberts i massius (MOOC).
Paraules clau
aprenentatge en línia, mineria de dades educatives, anàlisi de dades sobre aprenentatge, dades massives

Article Details

Com citar
Calvet Liñán, Laura; and Juan Pérez, Ángel Alejandro. “Mineria de dades educatives i anàlisi de dades de l’aprenentatge: diferències, semblances i evolució en el temps”. RUSC, Universities & Knowledge Society, vol.VOL 12, no. 3, pp. 98-112, doi:10.7238/rusc.v12i3.2515.
Biografies de l'autor/a

Laura Calvet Liñán, Doctoranda a l’IN3, Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Espanya

Laura Calvet Liñán és membre dels grups de recerca Sistemes Distribuïts, Paral·lels i Col·laboratius (DPCS) i Smart Logistics and Production. Des de l’any 2014 prepara el doctorat a l’IN3 de la UOC. Ha estudiat Estadística aplicada i Economia. Els seus interessos se centren en les aplicacions estadístiques i d’aprenentatge automàtic i en la programació matemàtica. Actualment investiga sobre la combinació d’aprenentatge estadístic i simheurística per a la solució de problemes complexos d’optimització combinatòria amb incertesa.

Departament d’Informàtica, Multimèdia i Comunicació

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Rambla del Poblenou, 156

08018 Barcelona

Espanya

Ángel Alejandro Juan Pérez, Professor associat d’Investigació d’Operacions, Departament d’Informàtica, Multimèdia i Comunicació, Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Espanya

Ángel Alejandro Juan Pérez és doctor en Matemàtica Computacional Aplicada. Ha fet pràctiques predoctorals a la Universitat de Harvard i pràctiques postdoctorals al Center for Transportation and Logistics del MIT. Ha treballat com a investigador a la Universitat de Southampton (Regne Unit), al LAAS-CNRS (França), a la Universitat de Recursos Naturals i Ciències de la Vida (Àustria) i a la Universitat de Portsmouth (Regne Unit). Entre les seves línies d’investigació hi ha les aplicacions d’algorismes aleatoris i simheurística en logística, producció i informàtica i internet. Ha publicat més de cent articles revisats per experts sobre aquests temes. La seva pàgina web és http://ajuanp.wordpress.com.

Departament d’Informàtica, Multimèdia i Comunicació

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Rambla del Poblenou, 156

08018 Barcelona

Espanya