Acceso usuarios
Stiven Hurtado, Cristian Suaza, José Aguilar, Elizabeth Suescún
Este trabajo describe el uso de la analítica de datos para planificar cursos docentes en los periodos académicos de una institución educativa. Básicamente, se propone un sistema de planificación de cursos académicos basado en el concepto de “ciclos autónomos de tareas de análisis de datos”, las cuales analizan el comportamiento histórico de las demandas estudiantiles y de los cursos, con el objetivo de planificar el siguiente año académico, considerando las restricciones sobre las capacidades de los cursos y profesores disponibles. Para el desarrollo del sistema se usó la metodología MIDANO, la cual establece tres pasos para desarrollar ciclos autónomos de tareas de análisis de datos: especificación de sus objetivos y tareas; preparación de los datos;
y desarrollo, integración y prueba de las tareas. El sistema fue instanciado en una Universidad, por lo cual se desarrollaron varias tareas de análisis de datos académicos usando técnicas de aprendizaje automático, obteniéndose resultados prometedores.
This work describes the use of data analytics to plan teaching courses in the academic periods of an educational institution. Basically, an academic course planning system is proposed based on the concept of “autonomous cycles of data analysis tasks”, which analyze the historical behavior of student demands and courses, with the aim of planning the following year academic, considering the restrictions on the capacities of the courses and available professors. For the development of the system, the MIDANO methodology was used, which establishes three steps to develop autonomous cycles of data analysis tasks: specification of their objectives and tasks; data preparation; and development, integration and testing of tasks. The system was instantiated in a University, for which several academic data analysis tasks were developed using machine learning techniques, obtaining promising results.
