Metodología de Aprendizaje Automático para la Clasificación y Predicción de Usuarios en Ambientes Virtuales de Educación.

• Autores: Enrique J. de la Hoz, Efraín Javier de la Hoz Granadillo, Tomás José Fontalvo Herrera
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 30, Nº. 1, 2019, págs. 247-254
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Methodology of Machine Learning for the classification and Prediction of users in Virtual Education Environments.
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• Resumen
  • español

    Se desarrolla una metodología para clasificar y predecir usuarios en ambientes virtuales de educación, estudiando la interacción de los estudiantes con la plataforma y su desempeño en los exámenes. Para esto se utilizaron las herramientas de aprendizaje automático, componentes principales, clusterización, lógica difusa, y el algoritmo del K vecino más cercano. La metodología relaciona los usuarios según las variables de estudio, para así implementar un análisis de clúster que identifica la formación de grupos. Finalmente utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar los usuarios según su nivel de conocimiento. Los resultados muestran como el tiempo que un estudiante permanece en la plataforma no está relacionado con pertenecer al grupo de conocimiento alto. Se identificaron tres categorías de usuarios, aplicando la metodología Fuzzy K-means para determinar zonas de transición entre niveles de conocimiento. El algoritmo K vecino más cercano presenta los mejores resultados de predicción con un 91%.

  • English

    A methodology to classify and predict users in virtual education environments, studying the interaction of students with the platform and their performance in exams is proposed. For this, the machine learning tools, main components, clustering, fuzzy and the algorithm of the K nearest neighbor were used. The methodology first relates the users according to the study variables, to then implement a cluster analysis that identifies the formation of groups. Finally uses a machine learning algorithm to classify the users according to their level of knowledge. The results show how the time a student stays in the platform is not related to belonging to the high knowledge group. Three categories of users were identified, applying the Fuzzy K-means methodology to determine transition zones between levels of knowledge. The k nearest neighbor algorithm presents the best prediction results with 91%.