The improvement of analytics in massive open online courses by applying data mining techniques

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/62278
Información del item - Informació de l'item - Item information
Títol: The improvement of analytics in massive open online courses by applying data mining techniques
Autors: Maté, Alejandro | Gregorio Medrano, Elisa de | Cámara, José | Trujillo, Juan | Luján-Mora, Sergio
Grups d'investigació o GITE: Lucentia
Centre, Departament o Servei: Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Paraules clau: Business intelligence | Analytics | MOOC | Text mining
Àrees de coneixement: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Data de publicació: d’agost-2016
Editor: Wiley
Citació bibliogràfica: Expert Systems. 2016, 33(4): 374-382. doi:10.1111/exsy.12119
Resum: The continuous increase in the number of open online courses has radically changed the traditional sector of education during the last years. These new learning approaches are very difficult to manage by using traditional management methods. This is one of the challenges in order to improve the new massive open online courses. In this paper, we propose a big data modelling approach, considering information from a big data analysis perspective, finding out which are the most relevant indicators in order to guarantee the success of the course. This novel approach is described along the paper using the case study of an open online course offered at our university. We describe the lessons learned in this work with the objective of providing general tools and indicators for other online courses. This will enhance the analysis and management of this kind of courses, contributing to their success.
Patrocinadors: This work has partially funded by the project GEODAS-BI (TIN2012-37493-C03-03) from the Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO). Alejandro Maté is funded by a Vali+D grant (APOSTD/2014/064).
URI: http://hdl.handle.net/10045/62278
ISSN: 0266-4720 (Print) | 1468-0394 (Online)
DOI: 10.1111/exsy.12119
Idioma: eng
Tipus: info:eu-repo/semantics/article
Drets: © 2015 Wiley Publishing Ltd
Revisió científica: si
Versió de l'editor: http://dx.doi.org/10.1111/exsy.12119
Apareix a la col·lecció: INV - LUCENTIA - Artículos de Revistas
INV - ALISoft - Artículos de Revistas

Arxius per aquest ítem:
Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció Tamany Format  
Thumbnail2016_Mate_etal_ExpertSystems_final.pdfVersión final (acceso restringido)2,49 MBAdobe PDFObrir     Sol·licitar una còpia
Thumbnail2016_Mate_etal_ExpertSystems_revised.pdfVersión revisada (acceso abierto)2,17 MBAdobe PDFObrir Vista prèvia


Tots els documents dipositats a RUA estan protegits per drets d'autors. Alguns drets reservats.