Acceso usuarios
Esta investigación en la UNED analiza el potencial de la minería de datos educativos (MDE) para anticipar el rendimiento y reducir la deserción en educación a distancia. Mediante técnicas predictivas aplicadas en la asignatura Introducción a la Computación, se logró mejorar significativamente la aprobación y disminuir la reprobación. Se compararon herramientas (como ORANGE) y se destacaron su facilidad de uso y potencial para intervenciones personalizadas. Los resultados confirman que la MDE fortalece la toma de decisiones pedagógicas basadas en evidencia, promueve acompañamiento formativo y fomenta la mejora continua.
Además, resalta la importancia de capacitar al profesorado en análisis de datos y recomienda ampliar su uso a otras asignaturas para consolidar una cultura educativa centrada en la persona estudiante.
This research at UNED analyzes the potential of Educational Data Mining (EDM) to predict performance and reduce dropout rates in distance education. By applying predictive techniques to the Introduction to Computing course, significantly increased passing rates and reduction in failures was achieved. Tools such as ORANGE were evaluated for their ease of use and potential for personalized interventions. The results confirm that EDM strengthens evidence- based pedagogical decision-making, supports formative accompaniment, and fosters continuous improvement. The study also emphasizes the importance of training faculty in data analysis and recommends extending EDM implementation in other courses to consolidate a student-centered educational culture.
