Logotipo del repositorio
Comunidades
Todo DSpace
  • English
  • Català
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Italiano
  • Nederlands
  • Português
Iniciar sesión

Sólo para uso interno de la Biblioteca, el acceso al sitio no necesita registro por parte de los usuarios

  1. Inicio
  2. Buscar por autor

Examinando {{ collection }} por Autor "Girimonte, Patricia"

Seleccione resultados tecleando las primeras letras
Mostrando 1 - 2 de 2
  • Resultados por página
  • Opciones de ordenación
  • Miniatura
    Ítem
    Análisis del rendimiento académico en un curso virtual de posgrado de una universidad pública : aplicación de learning analytics en plataforma Moodle
    (Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Negocios de Administración Pública) Duarte, Gabriel Alejandro; Girimonte, Patricia
    Este trabajo tiene como objetivo construir indicadores y modelos predictivos del rendimiento académico de los estudiantes, aplicando algunas técnicas de learning analytics, que permitan detectar patrones relacionados con la interacción de los alumnos en el aula virtual de una asignatura de un posgrado. Para llevar adelante este trabajo, se utiliza un conjunto de datos anonimizados, aportado por las autoridades del posgrado, referido a los registros de la interacción de los estudiantes en una asignatura con las distintas herramientas que ofrece el aula virtual Moodle (Modular Object Oriented Developmental Learning Environment). Se considera una variable de interés creada a partir del conjunto de datos, la cual, resulta una variable de dos categorías, cada categoría refleja el rendimiento académico del alumno, lo que para este trabajo es si aprueba o no la asignatura del posgrado. Para la obtención de las variables a utilizar en este trabajo, se aplican algunas técnicas de minería de datos utilizando RapidMiner. La base obtenida está formada por variables que reflejan algunos comportamientos de los alumnos en el aula virtual de la plataforma Moodle. Se realizan algunos métodos de clusterización, para encontrar patrones de los estudiantes en foros y otras actividades. Además, se realizan diferentes modelos de Regresión Logística, para clasificar a los alumnos en las dos categorías de la variable rendimiento académico. Se logra encontrar un modelo con una performance del 88,88%, el cual permite identificar variables regresoras, como las que quedan definidas a partir de los foros de consulta y número de conexiones a la plataforma, lo que posibilita concluir que una mayor participación en estos dos recursos lleva a un mejor rendimiento académico. Mediante la aplicación de librerías de R, se logran los resultados de la clusterización y Regresión Logística previamente mencionados.
  • Miniatura
    Ítem
    Clasificación de la productividad de áreas sembradas mediante K-Medias : un enfoque a partir del NDVI
    (Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Estudios de Posgrado) Girimonte, Patricia
    La actividad agrícola es una de las actividades económicas más importantes de nuestro país, por lo cual es, y ha sido de importancia el desarrollo de conocimiento que permita diseñar estrategias para maximizar la productividad de los cultivos, reduciendo los costos y el impacto ambiental. Una herramienta utilizada con este objeto es la teledetección satelital la cual ha sido ampliamente estudiada en distintas partes del mundo. Su aplicación comienza en la década del 70 y se ha mantenido en constante crecimiento. En los últimos años el avance tecnológico en los sensores satelitales ha permitido obtener información más precisa, y las mejoras computacionales tanto a nivel de hardware como de software permite hoy analizar el gran volumen de datos que la teledetección siempre ha generado, desde una perspectiva diferente.

Software DSpace copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Enviar Sugerencias