Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación

Grossi, María Delia · SEDICI UNLP · 2008

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Autor / responsable

Grossi, María Delia

Editorial

SEDICI UNLP

Año

2008

Idioma

es

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Resumen

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Esta monografía describe la manera de utilizar técnicas de Minería de Datos para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura Computación que se desarrolla en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. El enfoque propuesto busca modelizar la interacción del alumno con el material de estudio utilizando reglas de predicción cuya interpretación permitirá detectar las falencias del proceso educativo así como evaluar la calidad del material de estudio utilizado. Especialista en Tecnología Informática Aplicada en Educación Universidad Nacional de La Plata

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Grossi, M. D. (2008). Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4168

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Grossi, María Delia. Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación. SEDICI UNLP, 2008. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4168.

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Grossi, María Delia. 2008. Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación. SEDICI UNLP. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4168.

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Grossi, M. D. 2008, Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación, SEDICI UNLP, available at: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4168 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título: Reglas de predicción aplicables al diseño de un curso de computación

Autor / colaboradores: Grossi, María Delia

Editorial: SEDICI UNLP

Año de publicación: 2008

Idioma: es

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