Beneficios del uso de técnicas de minería de datos para extraer y analizar datos de twitter aplicados en la educación superior: una revisión sistemática de la literatura

Abstract

entre otras, para identificar las investigaciones que han aplicado técnicas de minería de datos, para la extracción y análisis de datos de Twitter en la educación superior; y, (2) destacar las prácticas pedagógicas que han incorporado Twitter y minería de datos para mejorar los procesos educativos. De los 315 artículos obtenidos, fueron seleccionados 65 que cumplieron con los criterios de inclusión. Los principales resultados indican que: (1) las técnicas de minería de datos más utilizadas son predictivas con tareas de clasificación; (2) Twitter se usa principalmente para: (a) determinar percepción estudiantil; (b) compartir información, material y recursos; (c) generar comunicación y participación; (d) fomentar habilidades; y (e) mejorar la expresión oral y el rendimiento académico; (3) Estados Unidos es el país con mayor número de trabajos; sin embargo, en países de Latinoamérica los hallazgos son pocos, por lo que se apertura un campo de investigación en esta región; y (4) los estudios incluyeron modelos, métodos, estrategias, teorías o instrumentos como práctica pedagógica; de modo que no existe un consenso en la forma en que los datos extraídos de Twitter podrían ser incorporados en la educación superior para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Visual-Predictive Data Analysis Approach for the Academic Performance of Students from a Peruvian University

“…Our visual-predictive data analysis approach can be situated in the Educational Data Mining domain, as it has been designed to address the well-known EDM problem of student academic performance prediction. In the literature, several studies about academic performance analysis using machine learning techniques have been successfully applied to predict the performance of higher education students [11][12][13][14]. Academic performance has different research approaches, including the evaluation of the effect of the use of social networks on academic performance using predictive models.…”

Temas latentes asociados a la aparición de las nuevas variantes del coronavirus

“…Twitter es una gran fuente de información y sus servicios no se usan únicamente por sus usuarios (Salvador, Pont-Sorribes, & Codina, 2017), sino, también, como herra-mienta de marketing, educación e investigación. El motivo que explica el aumento de interés por el uso de las redes sociales y su análisis como metodología de investigación es la gran cantidad de datos que proporciona y, además, de la existencia de varias herramientas que facilitan la extracción, el procesamiento y la gestión de estos datos (Ricaurte Quijano & Ramos Vidal, 2015;Pérez Suasnavas, Karina, & Waldo, 2020).…”

Actas del V Congreso Internacional de Investigación e Innovación UNAH-2022

“…Twitter es una de las redes sociales más importantes para el intercambio y concentración de opiniones, convirtiéndose en un entorno para el procesamiento automático de estos textos a través del análisis de sentimiento (Rojo et al, 2020). En estos tiempos, existe un creciente interés por parte de los actores de la educación en la inclusión de las tecnologías de la información en sus instituciones, como es el caso de las redes sociales (Pérez-Suasnavas et al, 2020). Para realizar implementaciones de sistemas sobre volúmenes de datos extraídos de redes sociales, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático que permiten extraer conocimiento y hacer predicciones del sentimiento sobre los tuits extraídos (Godoy et al, 2021).…”