dc.contributor.authorCabeza, Fernando
dc.contributor.authorDíaz Palencia, José Luis
dc.contributor.authorSánchez Sánchez, Almudena
dc.contributor.authorRoa González, Julián
dc.date.accessioned2024-09-23T10:24:46Z
dc.date.available2024-09-23T10:24:46Z
dc.date.issued2024-08
dc.identifier.issn0718-0764
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12226/2288
dc.description.abstractLos principales objetivos de esta investigación son proporcionar una descripción detallada de la tecnología de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) aplicada a la medición de la innovación y diseñar un modelo que permita predecir el grado de innovación en una determinada institución. La tecnología ML carece de suposiciones o preconcepciones y es capaz de procesar una gran cantidad de datos y variables. Tras procesar los datos, se construye el modelo ML empleando variables asociadas al contexto educativo, se realiza el entrenamiento y se construye una web para predecir el grado de innovación de una institución educativa. El modelo proporciona una precisión del 66% en la predicción de la innovación y permite discutir la influencia de las variables analizadas a la hora de predecir el uso de metodologías activas en una institución. En conclusión, este enfoque puede abrir nuevas técnicas de análisis de datos apoyadas en ML que complementen los enfoques tradicionales basados en la estadística.es
dc.language.isoeses
dc.titleDiseño y validación de una herramienta para el análisis y predicción de la innovación metodológica en centros de educación secundaria a través del aprendizaje automáticoes
dc.typearticlees
dc.description.course2023-24es
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642024000400037
dc.issue.number4es
dc.journal.titleInformación tecnológicaes
dc.page.initial37es
dc.page.final48es
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias de la Salud y de la Educaciónes
dc.publisher.group(GI-20/1) Observatorio de Innovación Educativa (OIE)es
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.subject.keyworddata analysises
dc.subject.keywordmachine learninges
dc.subject.keywordeducational innovationes
dc.subject.keywordmethodological innovationes
dc.subject.keywordpredictive modelses
dc.volume.number35es


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