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Participación en EDM 2014

Participación en EDM 2014

Administrador

agosto 11th, 2014

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Durante la semana del 4 al 7 de julio, el  Profesor Julio Guerra presentó el trabajo  “The Problem Solving Genome: Analyzing Sequential Patterns of Student Work with Parameterized Exercises”, en la septima  International Conference on Educational Data Mining (EDM2014), realizada -bajo el auspicio del  International Educational Data Mining Society- en el Institute of Education, London, UK.

Educational Data Mining (EDM) es una conferencia dedicada a las aplicaciones y los avances en sistemas, modelos y algoritmos para realizar análisis de datos educacionales. EDM combina técnicas de aprendizaje de máquina (machine learning) y minería de datos (data mining) para «hacer sentido” a partir de logs de actividad en sistemas educacionales como tutores inteligentes, LMS, secuenciadores de contenido, etc. La conferencia ha tomado relevancia en sus últimas versiones debido principalmente a la riqueza de disponibilidad de datos (“big data”) capturados por sistemas modernos como MOOCs.

El trabajo presentado por el Prof. Guerra, propone un novedoso enfoque que combina minería de patrones secuenciales (sequential pattern mining) y agrupamiento (clustering) para analizar el patrón de comportamiento de estudiantes en el uso de ejercicios paramétricos de programación. Este tipo de ejercicios son generados cambiando algunos parámetros y los estudiantes pueden repetir varias veces el mismo ejercicio con distintas respuestas. A simple vista, las secuencias de repeticiones parecen espontáneas e incluso aleatorias, no revelando mucha información. Por ello, planteamos la idea de construir el “Problem Solving Genome” que resume en un vector las frecuencias de repeticiones de todos los patrones de repetición más comunes. Los análisis realizados usando este “genome” de los estudiantes revela que el comportamiento en repetir ejercicios es una característica personal que no depende del nivel del estudiante, pero si de la complejidad de los ejercicios, y brinda una interesante perspectiva para complementar modelos de estudiante y dirigir eventuales recomendaciones.

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