| Título: | A subject syllabus similarity analysis to address students mobility issue : Un análisis de similitud del plan de estudios para abordar el problema de movilidad de los estudiantes |
| Autores: | Saquicela Galarza, Victor Hugo ; Baculima Cumbe, John Fernando ; Orellana, Gerardo ; Orellana, Marcos ; Piedra, Nelson ; Espinoza Mejia, Jorge Mauricio ; Vanegas Peralta, Pablo Fernando |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Editorial: | International Institute of Informatics and Systemics, IIIS, 2019-07-26T15:23:03Z |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: | IMSCI 2018 - 12th International Multi-Conference on Society, Cybernetics and Informatics, Proceedings |
| Idiomas: | |
| Palabras clave: | Artículos Publicados por los Docentes , Investigación , Artículos |
| Resumen: |
Actualmente, la movilidad de los estudiantes en la educación superior se ha vuelto muy común y frecuente. Si bien se puede pensar que el proceso de transición es suave y rápido, los estudiantes que pasan de una institución a otra deben pasar por procesos de validación académica no estandarizados y, por desgracia, rigurosos. Por lo general, la mayor parte del proceso, incluido el reconocimiento de créditos y la comparación de programas, se realizan de forma manual, lo que consume un tiempo excesivo y un esfuerzo humano masivo. Sin embargo, algunos de estos procesos académicos podrían optimizarse mediante tecnologías informáticas, que admiten el procesamiento de datos y ayudan a resolver problemas de la vida real que generalmente se encuentran en el campo académico. En el caso específico del ecuador, hemos identificado que cada institución de educación superior (HEI) administra sistemas de gestión de información curricular personalizados que incluyen documentos estructurados de programas no estándar. La existencia de formatos personalizados en cada IES ha originado una gran variedad de modelos de datos. En este trabajo, proponemos abordar estos problemas mediante la identificación de similitudes entre los diferentes programas de estudio actuales de las IES ecuatorianas, con el objetivo de optimizar, integrar y mejorar las actividades académicas relacionadas con los procesos de movilidad de los estudiantes, como el reconocimiento de créditos. Esta propuesta se basa en la definición de un modelo de datos estándar, que se utiliza para describir el programa académico y que permite la implementación de un sistema basado en computadora centrado en la detección de similitudes mediante el uso de tecnologías web semánticas y herramientas de minería de texto. Currently, students' mobility in Higher Education has become very common and frequent. Although the transitioning process could be thought to be smooth and quick, students moving from one institution to another must go through rigorous and unfortunately, non-standardized academic validation processes. Usually, most part of the process, including credits recognition and syllabi comparison are manually performed, consuming excessive time and massive human effort. Some of these academic processes however, could be optimized by means of computer technologies, which support data processing and help solving real-life problems usually found in the academic field. In the specific case of Ecuador, we have identified that each Higher Education Institution (HEI) manages customized curricular information management systems which include non-standard syllabi structured documents. The existence of custom made formats at every HEI has originate a large variety of data models. In this work, we propose to address these problems by identifying similarities between different current syllabi of Ecuadorian HEIs, aiming to the optimization, integration and improvement of the academic activities related to the students' mobility processes, such as credits recognition. This proposal relies on the definition of a standard data model, which is used to describe the academic syllabus and that allows the implementation of a computer-based system focused on similarities detection through the use of semantic web technologies and text mining tools. Copyright © 2018 by the International Institute of Informatics and Systemics. Orlando |
| En línea: | 9781941763858 |
Ejemplares
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| ningún ejemplar |
