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Matilde Duarte de Krummel, Manuel Jesús Espigares Pinazo, José Manuel Bautista Vallejo
Este estudio presenta la aplicación de las técnicas del Big Data en procesos de enseñanza-aprendizaje musical, mediados por plataformas telemáticas. Se basa en la aplicación de los principios del aprendizaje virtual, la educación personalizada, el uso de Internet y la aplicación de las técnicas del Big Data a partir de la información recogida en sistemas de gestión del conocimiento. En concreto, se plantea la aplicación de dichas técnicas a los test de evaluación inicial, que el alumnado realiza a principio de curso, para medir su nivel de conocimientos previos en la materia. El análisis de la información se efectúa a partir de los datos recogidos en una herramienta para la elaboración de cursos online, Moodle. A partir de dichos datos, se halla un modelo, denominado Bietápico, que permite clasificar los diferentes niveles de conocimientos musicales. Esta técnica posibilita la división de la información en clusters o conglomerados, a través de procesos de análisis programados y automatizados. En definitiva, el modelo bietápico ofrece una manera válida y fiable de gestionar datos masivos en línea en procesos de aprendizaje musical, clasificar la información recogida en las bases de datos y establecer perfiles de alumnado facilitando su monitorización y seguimiento educativos.
This study presents the application of the techniques of Big Data in music teaching and learning processes, using telematic platforms. It is based on the application of the principles of virtual learning, personalized education, Internet using and application of the techniques of Big Data from the information in knowledge management systems. Specifically, the application of such techniques to test initial assessment arises, the students performed in the early going, to measure their level of prior knowledge on the subject. The data analysis is carried out from data collected in a tool for making online courses, Moodle. From these data, a model, called Bietapic model, which classifies the different levels of musical knowledge. This technique allows the division of the information in clusters or conglomerates, through processes programmed and automated analysis. In short, the Bietapic model provides a valid and reliable way to manage massive data online in music learning processes, classify the information collected in databases and profiling of students by facilitating their educational monitoring.
