Minería de textos para la extracción de conocimiento en actividades educativas con información proveniente de redes sociales : una estrategia didáctica

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Pérez Suasnavas, Ana Lucía
Otros autores o Colaboradores: Cela, Karina (Director/a), Hasperué, Waldo (Codirector/a)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2024
Temas:
LENGUAJE NATURAL
minería de textos
algoritmos supervisados
Acceso en línea:http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=2726
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Descripción Física:1 archivo (5,3 MB) : il. col.
Tabla de Contenidos:
  • Capítulo 1 – Introducción
  • 1.1 Motivación
  • 1.2 Planteamiento del problema
  • 1.3 Objetivos
  • 1.3.1 Objetivo general
  • 1.3.2 Objetivos específicos
  • 1.4 Hipótesis
  • 1.5 Metodología
  • 1.6 Estructura de la tesis
  • Capítulo 2 – Marco teórico
  • 2.1 Minería de Datos
  • 2.1.1 Origen
  • 2.1.2 Definición
  • 2.1.3 Aplicaciones
  • 2.2 Procesos del KDD
  • 2.3 Técnicas de Minería de Datos
  • 2.3.1 Aprendizaje supervisado
  • 2.3.1.1 Clasificación
  • 2.3.1.2 Regresión
  • 2.3.2 Aprendizaje no supervisado
  • 2.3.2.1 Asociación
  • 2.3.2.2 Agrupamiento
  • 2.3.3 Aprendizaje reforzado
  • 2.3.4 Aprendizaje Profundo
  • 2.4 Redes Sociales
  • 2.4.1 Origen de las redes sociales
  • 2.4.2 Definición de las redes sociales
  • 2.4.3 Clasificación de las redes sociales
  • 2.4.3.1 Redes de propósito general
  • 2.4.3.2 Redes sociales generales o de ocio
  • 2.4.3.3 Redes profesionales
  • 2.4.4 Aplicación de las redes sociales
  • 2.4.5 Las redes sociales en la educación
  • 2.4.5.1 Facebook
  • 2.4.5.2 Twitter
  • 2.4.5.2.1 Usos de Twitter
  • 2.5 Estrategias didácticas
  • 2.5.1 Definiciones
  • 2.5.2 Clasificación de las estrategias didácticas
  • 2.5.3 Estrategias de enseñanza
  • 2.5.4 Estrategias de aprendizaje
  • Capítulo 3 – Revisión sistemática de la Literatura
  • 3.1 Importancia de la revisión
  • 3.2 Método utilizado
  • 3.2.1 Identificar la necesidad de realiza la revisión
  • 3.2.2 Especificar las preguntas de investigación
  • 3.2.3 Identificar y determinar los términos de búsqueda
  • 3.2.4 Establecer las estrategias de búsqueda
  • 3.2.5 Delimitar los criterios de inclusión
  • 3.2.6 Realizar el proceso de extracción de los datos
  • Capítulo 4 – Diseño de la estrategia didáctica
  • 4.1 Antecedentes
  • 4.2 Desarrollo
  • 4.2.1 Encuesta – Parte 1
  • 4.2.1.1 Pregunta 1: ¿Qué red social utilizas con más frecuencia?
  • 4.2.1.2 Pregunta 2: ¿Con qué objetivo utilizas la red social?
  • 4.2.1.3 Pregunta 3: ¿Qué red social utilizas o utilizarías con fines educativos, investigación o consulta académica?
  • 4.2.1.4 Pregunta 4: ¿En qué lugar buscas información académica?
  • 4.2.2 Uso de Twitter como herramienta de participación estudiantil
  • 4.2.3 Propuesta de estrategia didáctica, para fomentar la participación estudiantil universitaria
  • 4.2.4 Evaluación de la participación estudiantil
  • 4.2.5 Encuesta – Parte 2
  • 4.2.5.1 Pregunta 5: Si no comprendes algún concepto o explicación del profesor, ¿Qué haces?
  • 4.2.5.2 Pregunta 6: Si no preguntas al profesor ¿En dónde buscas solventar la duda con mayor frecuencia?
  • 4.2.5.3 Pregunta 7: ¿Cuál es la razón de no realizar preguntas en clase?
  • 4.2.5.4 Pregunta 8: Consideras que lo más importante de asistir a clases es
  • 4.2.5.5 Pregunta 9: ¿Cómo consideras que aprendes más?
  • 4.2.5.6 Pregunta 10: Si fueras profesor ¿cómo solventarías las dudas de los estudiantes?
  • 4.2.6 Fundamentación para el diseño de la estrategia didáctica
  • 4.2.6.1 Razón de innovación
  • 4.2.6.2 Razón pedagógica y tecnológica
  • 4.2.7 Diseño de la estrategia didáctica
  • Capítulo 5 – Validación de la Estrategia Didáctica JiTTwT
  • 5.1 Caso de estudio 1 – mejorar participación estudiantil
  • 5.1.1 Método
  • 5.1.2 Muestra
  • 5.1.3 Análisis previo del entorno – Caso 1
  • 5.1.4 Instrumento
  • 5.1.5 Desarrollo
  • 5.1.5.1 Determinar en qué medida la estrategia didáctica incrementa la participación de los estudiantes durante las sesiones de clases presenciales
  • 5.1.5.2 Aplicación de la Estrategia Didáctica JiTTwT
  • 5.1.6 Validación del cuestionario
  • 5.1.6.1 Fase 1: Diseño del instrumento basado en un modelo
  • 5.1.6.2 Fase 2: Determinación de los ítems del instrumento de acuerdo con el modelo propuesto
  • 5.1.6.3 Fase 3: Validación de los instrumentos basado en el criterio de expertos
  • 5.1.6.4 Fase 4: Aplicación de la prueba piloto y análisis estadístico
  • 5.1.6.5 Fiabilidad del instrumento
  • 5.1.6.6 Validez del instrumento
  • 5.1.6.7 Análisis descriptivo
  • 5.1.6.8 Correlación entre secciones
  • 5.1.7 Aplicación del instrumento
  • 5.1.8 Precisar si la estrategia didáctica genera un cambio de actitud favorable en los estudiantes hacia el aprendizaje
  • 5.1.9 Describir la incidencia de la aplicación de la metodología en la autopercepción del pensamiento crítico de los estudiantes
  • 5.1.10 Análisis estudiantes "Retirados"
  • 5.1.11 Análisis posterior del entorno – Caso 1
  • 5.2 Caso de estudio 2 – mejorar rendimiento académico
  • 5.2.1 Introducción
  • 5.2.2 Muestra
  • 5.2.3 Análisis previo del entorno – Caso 2
  • 5.2.4 Instrumento
  • 5.2.5 Desarrollo
  • 5.2.5.1 Análisis Cuantitativo en el 1° Hemi
  • 5.2.5.2 Aplicación de la Estrategia Didáctica JiTTwT
  • 5.2.5.3 Análisis Cuantitativo en el 2° Hemi
  • 5.2.5.4 Análisis Cuantitativo entre el 1° y 2° Hemi sobre participación vs rendimiento y estudiantes retirados
  • 5.2.5.5 Análisis Cuantitativo sobre participación, rendimiento y aprobación
  • 5.2.5.6 Correlación de las variables
  • 5.2.6 Análisis posterior del entorno – Caso 2
  • 5.3 Aportes de la Estrategia Didáctica JiTTwT
  • Capítulo 6 – Clasificación y predicción de las dificultades académicas
  • 6.1 Introducción
  • 6.2 Método
  • 6.3 Participantes
  • 6.4 Instrumentos
  • 6.5 Desarrollo
  • 6.5.1 Extracción y clasificación de los datos
  • 6.5.1.1 Descomposición del problema
  • 6.5.1.2 Abstracción
  • 6.5.1.3 Generalización de patrones
  • 6.5.1.4 Diseño algorítmico
  • 6.5.2 Descripción de las intervenciones
  • 6.5.2.1 Primera intervención
  • 6.5.2.1.1 Diseño de la aplicación para extracción de datos
  • 6.5.2.1.2 Depuración de registros de Twitter
  • 6.5.2.1.3 Análisis y clasificación de tweets
  • 6.5.2.2 Segunda, tercera y cuarta intervención
  • 6.5.2.2.1 Diseño del cuestionario para extracción de datos
  • 6.5.2.2.1.1 Depuración de registros del Formulario
  • 6.5.2.2.2 Análisis y clasificación de los comentarios
  • 6.5.2.3 Análisis de las intervenciones
  • 6.5.2.3.1 Análisis cualitativo por modalidad de estudio
  • 6.5.2.3.2 Análisis cualitativo antes y durante la pandemia
  • 6.5.3 Creación del modelo predictivo
  • 6.5.3.1 Construcción del modelo
  • 6.5.3.1.1 Arquitectura de los modelos
  • 6.5.3.1.2 Configuración de parámetros e hiperparámetros
  • 6.5.3.2 Entrenamiento
  • 6.5.3.3 Prueba del modelo
  • 6.5.4 Aplicación del modelo sobre nuevos datos
  • 6.5.4.1 Visualización
  • Capítulo 7 – Conclusiones, trabajos futuros y aportes
  • 7.1 Conclusiones
  • 7.2 Limitaciones
  • 7.3 Trabajos futuros
  • 7.4 Aportes
  • 7.5 Publicaciones científicas generadas.
  • 7.6 Méritos obtenidos
  • Referencia

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