Análisis de datos para la toma de decisiones en entornos virtuales
| dc.catalogador | jlo | |
| dc.contributor.advisor | González Ugalde, Carlos Hugo | |
| dc.contributor.author | Méndez Saldaña, Mauricio Antonio | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Educación | |
| dc.date | 2023-09-03 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-29T13:20:47Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.date.updated | 2023-07-07T17:31:09Z | |
| dc.description | Tesis ( Magíster en Educación mención Educación Superior)--Pontificia Universidad Católica, 2023 | |
| dc.description.abstract | El propósito de este trabajo es aportar a la analítica del aprendizaje en INACAP, en circunstancias que la modalidad online se presenta como campo aún sin explorar para la institución. Mediante un análisis estadístico y utilizando solo los datos disponibles en el LMS institucional, se busca identificar las variables que tienen mayor impacto en la aprobación de los estudiantes en asignaturas online asincrónicas, centrándose en un curso específico. El objetivo es proporcionar información relevante que permita mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje en asignaturas impartidas bajo esta modalidad. Para lograr este objetivo, se siguió el enfoque recomendado por Romero et al. (2007) para la extracción de datos del LMS institucional. Se recopiló la información necesaria y se realizó un proceso de limpieza y transformación de los datos para prepararlos para el análisis. Posteriormente, se llevó a cabo el análisis de los datos, identificando las variables de interés y evaluando los resultados obtenidos. Los resultados revelaron una asociación significativa entre las variables seleccionadas y la aprobación de los estudiantes. Este estudio representa un primer paso importante y un ejemplo del potencial que ofrece el análisis del aprendizaje para mejorar la enseñanza en línea y el rendimiento de los estudiantes en INACAP. Sin embargo, se sugiere realizar estudios adicionales que consideren otras variables disponibles en el LMS institucional o que combinen datos del LMS con fuentes externas de información para obtener una comprensión más completa y precisa de los factores que influyen en el éxito académico de los estudiantes. | |
| dc.description.version | 2023-09-03 | |
| dc.fechaingreso.objetodigital | 2023-09-29 | |
| dc.format.extent | 31 páginas | |
| dc.fuente.origen | Autoarchivo | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/74749 | |
| dc.information.autoruc | Facultad de Educación ; González Ugalde, Carlos Hugo ; S/I ; 91545 | |
| dc.information.autoruc | Facultad de Educación ; Méndez Saldaña, Mauricio Antonio ; S/I ; 1014156 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject | Educación | |
| dc.subject | Educación superior | |
| dc.subject.ddc | 378 | |
| dc.subject.dewey | Educación | es_ES |
| dc.title | Análisis de datos para la toma de decisiones en entornos virtuales | |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 91545 | |
| sipa.codpersvinculados | 1014156 |