000			nam a22 a 4500
999			_c20839 _d20839
007			ta
008			170908s2016 njuad||f |||| 001 0 eng d
020			_a9781118998236
082			_a006.312 _bD232d _223
245			_aData mining and learning analytics _bapplications in educational research /
260			_aHoboken ( New Jersey) : _bJohn Wiley, _c[2016].
300			_3283 p. : _ail., graf.; _b23 cm.
490			_aWiley series on methods and applications in data mining
504			_6Incluye referencias bibliográficas y índice
520			_aEste libro discute las ideas, retos, problemas, expectativas y la implementación práctica de la minería de datos (DM) dentro de los mandatos educativos. La primera serie de capítulos ofrece una visión general de DM, Learning Analytics (LA) y modelos de recopilación de datos en el contexto de la investigación educativa, al tiempo que define y discute los cuatro principios rectores de la minería de datos: predicción, agrupación, asociación de reglas y detección de valores atípicos. La siguiente serie de capítulos muestra las aplicaciones pedagógicas de la EDM (Educational Data Mining) y presenta estudios de caso de las ciencias empresariales, humanidades, ciencias de la salud, lingüística y ciencias físicas que sirven para destacar los éxitos y algunas de las limitaciones de la investigación de minería de datos aplicaciones en entornos educativos. Los capítulos restantes se centran exclusivamente en el papel emergente de EDM en ayudar a avanzar en la investigación educativa -desde identificar estudiantes en riesgo y cerrar huecos socioeconómicos en el logro, ayudar en la evaluación de maestros y facilitar la conferencia entre compañeros. Este libro ofrece contribuciones de expertos internacionales en una variedad de campos.
650		0	_9916 _aMINERÍA DE DATOS
650		0	_aR (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN PARA COMPUTADORAS) _9207
650		0	_aEDUCACIÓN _xMÉTODOS ESTADÍSTICOS _940365
650		0	_940240 _aESTADÍSTICA EDUCATIVA
700			_aElAtia, Samira _d1973- _eedit. _940330
700			_aIpperciel, Donald _d1967- _eedit. _940331
700			_aZaïne, Osmar R. _d1965- _eedit. _940332
942			_2ddc _cBK