Curso de "Introducción Práctica a la Minería de Datos en Ciencias del Comportamiento"


Cristóbal Romero Morales (cromero@uco.es)

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Tutorial de WEKA

TEMA 1. Introducción

(Teoría) Introduction to Data Mining in Education
(Artículo) Educational data mining and learning analytics: An updated survey (2020))
(Prácticas) Introducción a Weka

TEMA 2. Preprocesado de Datos

(Teoría) Pre-procesing Educational Data
(Artículo) A Survey on Pre-Processing Educational Data
(Prácticas) Weka: Preprocessing
(Datos) Fichero Moodle Summary.arff

TEMA 3. Clasificación

(Teoría) Classification
(Artículo) Data Mining Algorithms to Classify Students
(Artículo) Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets
(Prácticas) Weka: Classification

TEMA 4. Clustering

(Teoría) Clustering
(Artículo) Data Mining Algorithms to Classify Students
(Prácticas) Weka: Clustering

TEMA 5. Asociación

(Teoría) Association Rule Mining
(Artículo) An Evolutionary Algorithm for the Discovery of Rare Class Association Rules in Learning Management Systems
(Prácticas) Weka: Association

Material Adicional:

(Artículo) Text mining in education
(Artículo) A survey on educational process mining
(Artículo) Helping university students to choose elective courses by using a hybrid multi-criteria recommendation system
(Artículo) Multi-source and multimodal data fusion for predicting academic performance in blended learning university courses
(Artículo) Towards Portability of Models for Predicting Students’ Final Performance in University Courses Starting from Moodle Logs