El próximo webinar de SNOLA (Spanish Network Of Learning Analytics) tendrá lugar el día 17 de junio a las 16:00h.

Resumen: La posibilidad de poder predecir/clasificar el rendimiento de los estudiantes es muy importante en los sistemas de e-learning, y un área muy prometedora para conseguir este objetivo es la utilización de técnicas de Minería de Datos (MD). De hecho, una de las técnicas más de la MD en Educación es la clasificación y diferentes algoritmos se han utilizado con éxito desde hace años. En este WebMinar vamos a hacer primero una revisión histórica de uno de mis artículos pioneros sobre la aplicación concreta de técnicas de clasificación utilizando los datos de uso de los estudiantes en cursos on-line. Y después veremos las líneas más actuales y futuras como son: nuevas herramientas de MD, nuevos métodos/algoritmos de clasificación, meta-aprendizaje para optimización de parámetros y selección de algoritmos, otras métricas de evaluación y test estadísticos, los criterios LAP de Baker, los sistemas de predicción/alerta temprana y más datos de multi-fuentes, multimodales y sistemas híbridos.

Ponente: Cristóbal Romero Morales

Bibliografía: Cristóbal Romero es Doctor en Informática por la Universidad de Granada en el año 2003 y Catedrático de Universidad del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad de Córdoba (UCO) desde marzo de 2018. Es miembro del grupo de investigación KDIS (Knowledge Discovery and Intelligent Systems) de la UCO y del Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science (DaCSI). Sus principales líneas de investigación son la aplicación de técnicas de minería de datos/analítica del aprendizaje (EDM/LA) y técnicas de inteligencia artificial a entornos educativos. Ha publicado más de 50 artículos en revistas científicas con índice de impacto JCR Thomson Reuters, y más de 150 artículos en revistas y comunicaciones en congresos de investigación internacionales. Ha sido uno de los miembros fundadores de la Sociedad Internacional de EDM y editor asociado de la revista IEEE Transaction on Learning Technologies journal from 2015 hasta 2020. Fue pre-seleccionado como ISI Highly Cited Research (Investigador Altamente Citado) por Thomson Reuters en las listas preliminares de Enero de 2013 en el área de Computer Science. Tiene un índice Crown normalizado de 5,80 (en el rango de los años 2015-2018) siendo un valor muy por encima de la media mundial de 1. Es el actual ganador del Premio 2020 WINNER of The Prof. Ram Kumar Educational Data Mining Test of Time Award que otorga anulamente la sociedad EDM.

Enlace al webinarhttps://canal.uned.es/live/event/605b2313b609236f7e4c0bfc