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Aporte del Análisis Estadístico Implicativo a Learning Analytics

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Presentación de la tesis doctoral de Rubén Antonio Pazmiño Maji
Directores: Francisco José García Peñalvo y Miguel Ángel Conde González

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Aporte del Análisis Estadístico Implicativo a Learning Analytics

  1. 1. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO Aporte del Análisis Estadístico Implicativo a Learning Analytics Autor D. RUBÉN ANTONIO PAZMIÑO MAJI Directores DR. D. FRANCISCO JOSÉ GARCÍA PEÑALVO DR. D. MIGUEL ÁNGEL CONDE GONZÁLEZ Noviembre, 2021 Tesis Doctoral
  2. 2. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Contexto GRupo de Investigación en InterAcción y eLearning (GRIAL) - TIC E INNOVACIÓN EDUCATIVA Permitirá contar con nuevas técnicas de análisis en LA - GESTIÓN ESTRATÉGICA DE CONOCIMIENTO Y TECNOLOGÍA Permitirá descubrir el conocimiento 13 líneas de Investigación
  3. 3. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Contexto 2014: Plan 2015: RCHIC 2016: CIDED 2017: ProyInv1 2019: Server HP ProLian 10G 2020: ProyInv2, Server GPU 2021: DEFENSA, ASI-11 2022: ProyVin1, ProyInv3, Master 2025: LA 2028: AA
  4. 4. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resumen ANALISIS ESTADISTICO IMPLICATIVO (ASI) LEARNING ANALYTICS (LA) CAMPO EDUCATIVO con el objetivo de profundizar el APORTE ASI & LA se realiza una REVISIÓN SISTEMATICA por 11 años y se determina que son comunes en al menos TRES TÉCNICAS DE ANALISIS CAMPO EDUCATIVO convergen al COMPLEJIDAD ALGORITMICA UN DISEÑO PRE- EXPERIMENTAL se profundiza en usando APORTES DEFINICION Se estudian los desde PROCESOS INGRESOS SALIDAS OPCIONES ADICIONALES OBJETIVOS PREGUNTAS
  5. 5. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Objetivos General: OG.- Caracterizar el aporte de las técnicas del ASI en LA O1.- Describir las técnicas de análisis de datos utilizadas en el ASI. O2.- Seleccionar las técnicas de análisis de datos del ASI aplicables en LA O3.- Realizar un análisis comparativo entre las técnicas de análisis de datos utilizadas en el ASI con sus similares en LA O4.- Determinar las ventajas de aplicar las técnicas del ASI en el marco de LA.
  6. 6. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Preguntas de Investigación Preguntas P1.- ¿El árbol de similaridad es una técnica dentro del ASI que se puede utilizar en LA? P2.- ¿Cuáles son las ventajas del árbol de similaridad frente a otras técnicas de análisis similares utilizadas en LA? P3.- ¿El grafo implicativo es una técnica dentro del ASI que se puede utilizar en LA? P4.- ¿Cuáles son las ventajas del grafo implicativo frente a otras técnicas de análisis similares utilizadas en LA? P5.- ¿El árbol cohesivo es una técnica dentro del Análisis Estadístico Implicativo que se puede utilizar en LA? P6.- ¿Cuáles son las ventajas del árbol cohesivo frente a técnicas de análisis similares utilizadas en LA?
  7. 7. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Análisis Estadístico Implicativo A. S. I. El conocimiento se construye con hechos y sus relaciones. Adecuado de (Gras y Kuntz, 2009) Origen Educativo Técnicas de Análisis (O1) - Similaridad, - Cohesión - Cuasi-Implicación CHIC Y RCHIC Opciones Adicionales - Variables suplementarias - Nodos significativos - Tipicalidad - Contribución - Automatización y acceso libre a sus herramientas - Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete - Visualizaciones sencillas de interpretar - Escenarios de análisis y experimentación. - Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete - Tipo de datos amplio - Entropía y conjuntos grandes de datos - Tipo de datos amplio
  8. 8. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO Cohesión Implicación Similaridad Escenarios de análisis y experimentación. Escenarios de análisis y experimentación.
  9. 9. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Learning analytics (LA) “Las Analíticas de Aprendizaje son la medición, recopilación, análisis y comunicación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, a efectos de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se producen” (LAK 2011 : 1st International Conference Learning Analytics and Knowledge, 2011).
  10. 10. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Learning analytics (LA) y = 105,78x - 212719 R² = 0,9841 0 200 400 600 800 1000 1200 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022
  11. 11. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Complejidad Algorítmica Función Orden 𝑶 𝟏 Constante 𝑶 𝐥𝐨𝐠 𝒏 Logarítmico 𝑶 𝒏 Lineal 𝑶 𝒏 𝐥𝐨𝐠 𝒏 Cuasi-lineal 𝑶 𝒏𝟐 Cuadrático 𝑶 𝒏𝟑 Cúbico 𝑶 𝒏𝒂 Polinómico 𝑶 𝟐𝒏 Exponencial f(n)=O(g(n)) si ∃ c,n0 / f(n)<cg(n) ∀ n>n0
  12. 12. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Metodología Investigación Cuantitativa Descriptiva, revisión Sistemática (Para Aportes y Técnica Comunes) PI1: ¿Qué partes de la definición de Learning Analytics se observan en los artículos sobre Análisis Estadístico Implicativo? PI2: ¿Cuáles son las fuentes de datos de Learning Analytics observadas en los artículos sobre Análisis Estadístico Implicativo? PI3: ¿Cuáles de las cinco etapas de análisis en Learning Analytics se observan en los artículos sobre Análisis Estadístico Implicativo? MI1: ¿Qué métodos similares a los propuestos por la clasificación de Baker e Inventado (Baker y Inventado, 2014) se observan en las investigaciones educativas con un enfoque del ASI? MI2: ¿Qué métodos similares a los propuestos por la clasificación de Papamitsiou y Economides se observan en las investigaciones educativas con un enfoque del ASI? PICO, desde 2011 hasta junio 2016, desde 2016 hasta junio 2021, ACM, EBSCO, Google Scholar, IEEE, ProQuest, Scopus, WOS. Criterios de exclusión, inclusión y calidad. 24/319, 21/157 documentos científicos sobre ASI. Explicativa, pre- experimental RGXO1 (clúster y reglas de asociación) Población (BD binarias de1000 observaciones y 100 variables) grande, se hizo un muestreo: 383 Hardware: Intel® Core ™ i7-CPU @ 2,2 Ghz y 8Gb de memoria RAM SO: Linux – Ubuntu 16.04-64 bits y MAC OS 10-64 bits R, versión 3.4.1, RStudio, versión 1.0.143, RCHIC versión 0.24 VIc: callHierarchyTree, callSimilarityTree, diana, dendro.variables, hclust.vector VIr: a priori, Implicative Graph, eclat, weclat VD: Complejidad espacial y temporal BD: 17235, 13788 Análisis descriptivo Determinación se supuestos Pruebas no paramétricas
  13. 13. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Proceso de prueba de hipótesis Comparación (Ventajas) 7) Pruebas de Hipótesis Comparación de medianas Comparaciones Múltiples Generación de grupos de Homogeneidad Análisis comparativo 6) Supuestos Normalidad Normalización Homocedasticidad Independencia 5) Análisis Descriptivo Medidas descriptivas Gráficas descriptivas Medidas de frecuencia Medidas de forma Análisis de Supuestos 4) Unificación de resultados Lectura de cada hoja de resultados Adecuación Estandarización 3) Cálculo de Espacio y Tiempo Búsqueda de funciones espacio Búsqueda de funciones tiempo Cálculo para cada función Grabación 2) Generación de Base de Datos Programación del código R Generación de 383 bases de datos 1) Adecuación de ambientes Informáticos Selección de Hardware Instalación de SO Instalación de R Instalación de RStudio Instalación de paquetes especializados
  14. 14. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resultados (Aportes, OG) ETAPAS DE LAS LA 2011-jun2016 2016-jun2021 NÚMERO_ A FREQ_A NÚMERO_D FREQ_D CAPTURAR 24 100% 19 90,4% INFORMAR 24 100% 12 57,1% PREDECIR 6 25% 2 9,5% ACTUAR 1 4,2% 7 33,3% REFINAR 0 0% 4 19% FUENTE DE DATOS 2011-jun2016 2016-jun2021 NÚMERO_A FREQ_A NÚMERO_ D FREQ_D Aprendizaje de los estudiantes 20 83.3% 14 66,6% Demografía 1 4,2% 4 19,0% Percepción 0 0% 15 71,40% Procesos de la institución educativa 3 12,5% 5 23,8% SUBCATEGORÍAS DEFINICIÓN LA 2011-jun2016 2016-jun2021 NÚMERO_A FREQ_A NÚMERO_D FREQ_D Categoría ingresos: Estudiantes 22 91,7% 15 71,4% Contexto de aprendizaje del estudiante 2 8,3% 14 66,6% Promedio ingresos 50% 69% Categoría procesos: Medición 24 100% 14 66,7% Recolección 24 100% 16 76,2% Análisis 24 100% 19 90,5% Informes 5 20,8% 10 47,6% Promedio procesos 80,2% 70,2% Categorías salidas: Comprender 20 83,3% 13 61,9% Optimizar 4 16,7% 4 19,0% Promedio salidas 50% 40,48% Promedio Total 61,1% 59,9%
  15. 15. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Conclusiones (Aportes, OG) • El ASI aporta a la definición de LA en forma global en aproximadamente un 60% de los artículos científicos del ASI analizados. Estudia sobre todo a los estudiantes (91,7% y 71,4%), pero en los últimos 5 años se observa un crecimiento en el estudio del contexto de aprendizaje (8,3% y 66,6%). Últimamente contribuye significativamente a LA en el análisis e informes del aprendizaje y su contexto (20,8% y 47,6%). Ayudaba más en la comprensión (83,3% y 61,9%), pero actualmente aumentan los artículos científicos que optimizan los aprendizajes (16,7% y 19,0%). • Sobre el aporte del ASI a las fuentes de datos de LA, se tiene que el ASI continúa contribuyendo y creciendo en los datos del aprendizaje (4,2% y 19,0%), pero también ha crecido su contribución en los datos de los procesos de la institución educativa, la demografía y la percepción (12,5% y 23,8%). • Sobre el aporte del ASI a las etapas en LA definidas por Campbell, en la revisión sistemática del 2016 se observa que el ASI contribuye en la captura (90,4%), información (57,1%) y predicción (9,5%), pero contribuye poco en la etapa de actuación (4,2%) y hasta el año 2016 no se detectó la contribución en la etapa de refinamiento (0%), pero en la revisión sistemática del 2021 se detectó que el ASI aporta al LA en el actuar (33,3%), con un incremento en refinar (19%).
  16. 16. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resultados (Técnicas comunes, O2) 37,5 4,2 95,8 61,9 4,7 66,7 0 20 40 60 80 100 120 Descubrimiento de estructuras de dominio Análisis de factores Clúster Minería de datos causales Minería de correlaciones Minería de patrones secuenciales Minería de reglas de asociación Estimación del conocimiento latente 2016-jun2021 2011-jun2016
  17. 17. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Conclusiones (Técnicas comunes, O2) MÉTODOS DE ANÁLISIS EN LAS LA SEGÚN BAKER E INVENTADO Y PAPAMITSIOU 2011-jun2016 2016-jun2021 11 años FREQ_A FREQ_D PROMEDIO 1. Minería de relaciones Minería de reglas de asociación 95,8% 66,7% 81,25% Minería de datos causales 4,2% 4,7% 4,45% 2. Descubrimiento de estructura Clúster 37,5% 61,9% 49,7% 3. Estadísticas 20,8% 33,3% 27,05% (Baker y Inventado, 2014; Papamitsiou y Economides, 2014; R. Pazmiño-Maji et al., 2016) P1, P3, P5) La minería de reglas de asociación (81%) es la técnica común más utilizada, seguida de las técnicas clúster (50%), estadísticas (27%) y la minería de datos causales (4%).
  18. 18. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resultados (Reglas de asociación, O3) MEDIDA TIEMPO ESPACIO Descriptivas Normalidad No No Homocedasticidad No No Independencia No No Kruskal-Wallis H test Ho: ! 𝜇!"#$%#$ = ! 𝜇!&$ = ! 𝜇'()!* = ! 𝜇+'()!* = ! 𝜇,-./01 H1: ! 𝜇- ≠ ! 𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗) chi-squared=7338,4, df=3, p-value < 2,2e-16 Ho: ! 𝜇!"#$%#$ = ! 𝜇!&$ = ! 𝜇'()!* = ! 𝜇+'()!* = ! 𝜇/./13-4 H1: ! 𝜇- ≠ ! 𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗) chi-squared=50,455, df=3, p-value=6,391e-11 Mann Whitney Wilcoxon U-test Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 met_apriori met_ASI met_eclat met_ASI <2e-16 - - met_eclat <2e-16 <2e-16 - met_weclat <2e-16 <2e-16 <2e-16 met_apriori met_ASI met_eclat met_ASI 2,5e-07 - - met_eclat 1 3,2e-08 - met_weclat 1 1,4e-08 1 Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. met_apriori 136,9 147,7 156,7 157,1 163,1 238,3 met_ASI 137,5 149,2 158,1 158,4 164,7 240,9 met_eclat 136,9 147,6 156,6 157,0 163,1 238,3 met_weclat 136,9 147,6 156,6 156,9 163,1 238,2 Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. met_apriori 0,04118 0,11458 0,24790 2,20506 0,51904 204,41186 met_ASI 0,072 2,898 6,006 23,086 51,084 114,610 met_eclat 0,03404 0,09101 0,20032 0,98292 0,44082 115,99705 met_weclat 0,3476 0,30504 0,57858 2,47568 1,13896 212,68886
  19. 19. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Conclusiones (Reglas de asociación, O3) Grupos de Homogeneidad para la memoria en las técnicas de reglas de asociación: GRUPOS met_apriori met_ASI met_eclat met_weclat 1 A A A 2 B Grupos de Homogeneidad para el tiempo en las técnicas de reglas de asociación: GRUPOS met_apriori met_ASI met_eclat met_weclat 1 A 2 B 3 C 4 D O4, P4) met_ASI es mayor a los otros métodos en tiempo y en espacio, pero no puede encontrarse evidencia de que están diferente orden de complejidad.
  20. 20. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resultados (Clúster , O3) MEDIDA TIEMPO ESPACIO Descriptivas Normalidad No No Homocedasticidad Si No Independencia No No Kruskal-Wallis H test Ho: ! 𝜇5.6531_5-464 = ! 𝜇5.6531_843-49:.; = ! 𝜇<=:>;,_8.=,13 = ! 𝜇 <343=<? = ! 𝜇;-/:3,? = ! 𝜇,-./01 H1: ! 𝜇- ≠ ! 𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗) chi-squared=11911, df=4, p-value < 2,2e-16 Ho: ! 𝜇5.6531_5-464 = ! 𝜇5.6531_843-49:.; = ! 𝜇<=:>;,_8.=,13 = ! 𝜇 <343=<? = ! 𝜇;-/:3,? = ! 𝜇/./13-4 H1: ! 𝜇- ≠ ! 𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗) chi-squared=138,51, df=4, p-value < 2,2e-16 Mann Whitney Wilcoxon U-test Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. dendro_diana 104,0 141,5 247,0 223,0 278,0 382,0 dendro_variable 105,0 151,0 256,0 231,3 286,0 384,0 hclust_vector 103,0 141,5 247,0 223,0 278,0 381,0 hrarchy 105,0 144,0 249,0 224,8 280,0 319,0 simlrty 105,0 143,0 248,0 223,9 279,0 319,0 Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. dendro_diana 0,02402 0,09157 0,14568 0,30640 0,24653 6,11347 dendro_variable 0,0225 4,4838 23,2648 44,2447 61,9799 391,1287 hclust_vector 0,007087 0,050403 0,084486 0,242727 0,147840 24,250590 hrarchy 0,0948 0,6920 1,2875 1,8069 2,3829 23,6094 simlrty 0,09934 0,72206 1,34385 1,84199 2,43371 10,52140 dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy dendro_variables < 2e-16 - - - hclust_vector 1,000 < 2e-16 - - Hrarchy 0,031 5,2e-13 0,055 - Simlrty 1,000 < 2e-16 1,000 1,000 dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy dendro_variables < 2e-16 - - - hclust_vector < 2e-16 < 2e-16 - - hrarchy < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 - simlrty < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16
  21. 21. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Conclusiones (Clúster, O3) GRUPOS dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy simlrty 1 A A A A 2 B GRUPOS dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy simlrty 1 A 2 B 3 C 4 D 5 E Grupos de Homogeneidad para el tiempo en las técnicas clúster Grupos de Homogeneidad para la memoria en las técnicas clúster O4, P2, P6) hrarchy y simlrty son menores o iguales que todos los otros métodos en tiempo y en espacio, es decir tienen una ventaja frente a los otros.
  22. 22. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Conclusiones (Clúster y reglas de asociación, O3) Orden de Homogeneidad para memoria y tiempo en las técnicas clúster. O3, O4, P2, P4, P6) hrarchy y simlrty se encuentran en un orden medio superior respecto a la complejidad algorítmica. met_ASI se encuentran en un orden superior respecto a la complejidad algorítmica ORDEN TÉCNICA CLÚSTER 1 hclust_vector 2 dendro_diana 3 hrarchy 4 Simlrty 5 dendro_variables Orden de Homogeneidad para memoria y tiempo en las técnicas de reglas de asociación. ORDEN TÉCNICA DE REGLAS DE ASOCIACION 1 met_eclat 2 met_apriori 3 met_weclat 4 met_ASI
  23. 23. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resultados (Opciones, OG) Nº APORTES DETALLE Técnicas Clúster diana dendro.variabl es hclust.vector SimilarityTree callHierarchyTree 1 Tipo amplio de datos Nominales No Si No No No Ordinales No Si No Si Si Razón Si Si Si Si Si Intervalo Si Si Si Si Si 2 Variables suplementarias No No No Si Si 3 Nodos Significativos No No No Si Si 4 Entropía No No Si No Si 5 Tipicalidad Parcialmente No No Si Si 6 Contribución Parcialmente No No Si Si 7 Escenarios de análisis y experimentación No No No Si Si 8 Visualizaciones sencillas de interpretar Parcialmente No Parcialmente Si Si 9 Automatización y acceso libre a sus herramientas Si Si Si Si Si 10 Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete No No No Si Si
  24. 24. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Resultados (Opciones, OG) Nº APORTES DETALLE Técnicas de Reglas de Asociación apriori eclat weclat implicativeGraph 1 Tipo amplio de datos Nominales Si Si Si No Ordinales Si Si Si Si Razón Si Si Si Si Intervalo Si Si Si Si 2 Variables suplementarias No No No No 3 Nodos Significativos No No No No 4 Entropía No se indica No se indica No se indica Si 5 Tipicalidad No No No No 6 Contribución No No No No 7 Escenarios de análisis y experimentación No No No Si 8 Visualizaciones sencillas de interpretar Parcialmente Parcialmente Parcialmente Si 9 Automatización y acceso libre a sus herramientas Si Si Si Si 10 Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete No No No Si
  25. 25. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Conclusiones (Opciones, OG) Dificultades de LA Análisis inadecuados Variables suplementarias Nodos significativos Tipicalidad Contribución Acceso limitado a herramientas de análisis global Automatización y acceso libre a sus herramientas Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete Visualizaciones sencillas de interpretar Selección inadecuada de técnicas (y opciones) de análisis Escenarios de análisis y experimentación. Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete Tipo de datos amplio Lentitud de cálculo Entropía y conjuntos grandes de datos Acceso a técnicas de análisis con ingresos de tipo amplio Tipo de datos amplio
  26. 26. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Producción científica • Barragán-Pazmiño, B. M., y Pazmiño-Maji, R. (2018). Literatura Científica sobre Análisis Estadístico Implicativo: Un mapeo sistemático de la década que transcurre. CIENCIA DIGITAL, 2, 16. • Coutrier, R., Pazmiño Maji, R. A., Conde González, M. Á., y García-Peñalvo, F. J. (2015). Statistical implicative analysis for educational data sets: 2 analysis with RCHIC. • Gregori Huerta, P., Couturier, R., y Pazmiño-Maji, R. (2014). On the probability distribution of the classical Gras implication index between two binary random variables. • Jorge, L. O., y Pazmiño Maji, R. (2019). Educación y tecnologías de la información y la comunicación en la escuela superior politécnica de Chimborazo: Una revisión sistemática. PRIMER CONGRESO NACIONAL DE ADMINISTRACIÓN, TECNOLOGÍA, SERVICIOS DE TRANSPORTE Y ARTES (ATSA 2018),. • Naranjo, M., Pazmiño-Maji, R., Conde, M., y Peñalvo, F. (2018). LA&SIA cluster methods: Computational comparison. • Pazmiño Maji, R., Badillo, P. F. B., Conde, M. Á., y Garcia Peñalvo. (2020). Ecuadorian Higher Education in COVID-19: A Sentiment Analysis. ACM International Conference Proceeding Series. https://doi.org/10.1145/3434780.3436679 • Pazmiño Maji, R., García Peñalvo, F. J., y Conde González, M. Á. (2017). Is it possible to apply Statistical Implicative Analysis in hierarchical cluster Analysis? Firsts issues and answers. • Pazmiño Maji, R., y López, L. (2018). Eficacia en el desarrollo de trabajos de titulación: Análisis de los trabajos de grado de la Facultad de Ciencias en relación con el plan de Investigación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo-Ecuador. Virtual Educa 2018. • Pazmiño-Maji, R. (2014). Aproximación al Análisis Estadístico Implicativo desde sus Aplicaciones Educativas. • Pazmiño-Maji, R., Bonilla, M., Baquero, J., y Miguez, R. (2018). Software estadístico chic: Descubriendo sus potencialidades mediante el análisis de percepción sexual universitaria. Ciencia digital, 2, 17.
  27. 27. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Producción científica • Pazmiño-Maji, R., Conde, M. Á., y García-Peñalvo, F. (2021). Learning analytics in Ecuador: A systematic review supported by statistical implicative analysis. Universal Access in the Information Society, 1-18. • Pazmiño-Maji, R., Conde-Gonzales M.A., y Mullo, J. L. (2019). El análisis estadístico implicativo como estrategia para la promoción del aprendizaje en la educación media: Simulaciones para su aprendizaje. https://knowledgesociety.usal.es/sites/default/files/evidencias/paper2new3.pdf • Pazmiño-Maji, R., Flores, P., Yamasque, E., García, M., y Valverde, P. (2018). La investigación en las carreras de estadística del Ecuador: Aproximación usando programas y líneas de investigación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Ecuador (ESPOCH). REVISTA PERSPECTIVA, 19(4), Article 4. • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F., Conde-González, M., y Solis Benavides, C. (2019). La investigación de pregrado en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo: Mapeo sistemático y analíticas. • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2017a). Association rules with SIA in B-Learning Courses: A mapping review. • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2017b). Mapeo Sistemático en B-Learning: Aplicación a cursos moodle sobre Análisis Estadístico Implicativo. • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2017c). Statistical Implicative Analysis aproximation to KDD and Data Mining: A systematic and mapping review in Knowledge Discovery Database framework. • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2016). Approximation of statistical implicative analysis to learning analytics: A systematic review. Proceedings of the Fourth International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality, 355-376.
  28. 28. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Producción científica • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., Conde-González, M. A., García-Veloz, M. J., y Montoya-Lunavictoria, J. K. (2018). El Análisis Estadístico Implicativo y la mejora del aprendizaje en el marco de las Analíticas de Aprendizaje: Un Mapeo Sistemático de Literatura. USATIC2018. • Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., Conde-González, M. A., Valverde-Aguirre, P. E., y Montoya-Lunavictoria, J. K. (2018). Predicción del Aprendizaje y Learning Analytics: Un Mapeo Sistemático del Análisis Estadístico Implicativo. USATIC2018. • Pazmiño-Maji, R., Peñalvo, F., Lopez, J., y Conde-González, M. Á. (2019). Entornos de aprendizaje en la escuela superior politécnica de chimborazo, transformación mediante moodle y google analytics. Memorias V Congreso Internacional de Ciencias Pedagógicas (https://www.pedagogia.edu.ec/). https://knowledgesociety.usal.es/sites/default/files/evidencias/paper1new1.pdf • Pazmiño-Maji, R., Pérez, M. G., y Andaluz, V. (2014). Cuasi-implicación estadística y determinación automática de clases de equivalencia en imágenes de resonancia magnética de cerebro. Revista Politécnica, 34(1). • Pazmiño-Maji, R., Román, E. A., Martinez, E. E., y Páez, L. S. L. (2018). La investigación en Ciencias Ambientales en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo:Características, semejanzas y dependencias. • Pazmiño-Maji, R., Valverde-Aguirre, P. E., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2019). Caracterización de la investigación de pregrado en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo: Un Mapeo Sistemático con nuevas técnicas de las Analíticas de Aprendizaje. VII evento internacional La Universidad En El Siglo XXI (). • Pazmiño-Maji, R., y Velásquez, A. C. (2018). EDUCACIÓN SUPERIOR PÚBLICA EN LA ZONA 3, COMPARADA DESDE LA INFORMACIÓN DIGITAL DIVULGADA POR SUS UNIVERSIDADES.
  29. 29. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO | Tamaño de la población 287690158880655286600671819608582781083633835430585477262916649285146966549746626648993008063287888911117098600375993215312353125816942708494985750397779259747342186492700854746224958531600557062482177474171210574456780329137382053701351847035829394105715289393603049664690951086500585573041613915541943482204464085952702 397415435715519110434401626405904092358984585185912478419315957471163173350509915946262896124985205236758826101611653720630702683574792456699817727155161242092132727442611755906446899440216169727390828036717027197160712071480437458163111331612143729225379456795892436845351586992777867144951775239182753135248222500414174 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  30. 30. PROGRAMA DE PROGRAMA DE DOCTORADO DOCTORADO FORMACIÓN EN LA FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO CONOCIMIENTO Gracias

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