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Título:
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BigMark: ana?lisis y prediccio?n de calificaciones mediante Big Data
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Autores:
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León Aznar, Carlos ;
Francisco Gilmartín, Virginia ;
Hervás Ballesteros, Raquel ;
Martínez Ortiz, Iván ;
Sánchez Ruiz-Granados, Antonio Alejandro
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Tipo de documento:
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texto impreso
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Editorial:
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UCM, 2018-06-28
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Dimensiones:
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application/pdf
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Nota general:
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info:eu-repo/semantics/openAccess
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Idiomas:
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Palabras clave:
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Estado = Presentado
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Materia = Ciencias: Informática: Inteligencia artificial
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Tipo = Proyecto de Innovación Docente
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Resumen:
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Proyecto de innovacio?n docente en el que apliquemos estas te?cnicas de ana?lisis de datos inteligentes para extraer informacio?n a partir de las calificaciones obtenidas por los alumnos durante el curso. El proyecto consiste en el desarrollo de una aplicacio?n inteligente, disponible a trave?s del navegador web o del mo?vil, para que tanto los profesores como los alumnos puedan ver las calificaciones del curso, compararlas e incluso predecirlas.
La prediccio?n se consigue mediante el ana?lisis de datos y la aplicacio?n de te?cnicas de regresio?n estadi?stica a partir de los datos del curso actual y de los cursos anteriores, tanto del alumno que busca informacio?n como (de forma anonimizada) de sus compan?eros.
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En línea:
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https://eprints.ucm.es/id/eprint/48294/1/MemoriaFinalRevisadabigmark.pdf
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