{"id":76106,"date":"2018-10-29T17:34:37","date_gmt":"2018-10-29T16:34:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/?p=76106"},"modified":"2018-10-29T17:34:49","modified_gmt":"2018-10-29T16:34:49","slug":"el-aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado-las-dos-principales-tecnicas-del-learning-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/el-aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado-las-dos-principales-tecnicas-del-learning-analytics\/","title":{"rendered":"El aprendizaje supervisado y no supervisado, las dos principales t\u00e9cnicas del Learning Analytics"},"content":{"rendered":"

El Learning Analytics est\u00e1 cada vez m\u00e1s presente en el d\u00eda a d\u00eda de las instituciones educativas. Una gran prueba de ello son las constantes b\u00fasquedas que recibe esta tendencia tecnol\u00f3gica en Google Scholar, alcanzando ya el medio mill\u00f3n de resultados. Su objetivo no es otro que recoger, contextualizar datos relacionados con el proceso de aprendizaje de los alumnos con el objetivo de incrementar el \u00e9xito en los programas acad\u00e9micos que est\u00e9n tomando parte. El informe \u201cOBServatory\u201d de Eulalia Torras y Andreu Bellot, investigadores de OBS Business School, propone categorizar los diferentes algoritmos del Learning Analytics, en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.<\/p>\n

La principal diferencia entre ambas radica en la necesidad de deducir la funci\u00f3n en base a datos de entrenamiento o no. De forma habitual, el aprendizaje supervisado tiene el objetivo principal de analizar una base datos con la intenci\u00f3n de realizar una predicci\u00f3n. En este caso, la precisi\u00f3n y la optimizaci\u00f3n son dos de sus caracter\u00edsticas principales. Por ello, no es de extra\u00f1ar que el aprendizaje supervisado tambi\u00e9n recoja diferentes herramientas de la estad\u00edstica. Algunas de las m\u00e1s usadas son la regresi\u00f3n, que permite establecer una variable dependiente con otra independiente con niveles o diferentes variables independientes, o la clasificaci\u00f3n con la principal funci\u00f3n de poder verificar que las reglas de clasificaci\u00f3n generadas son realmente efectivas. Finalmente, el \u00e1rbol de decisiones es otra de las t\u00e9cnicas m\u00e1s utilizadas en el aprendizaje supervisado a trav\u00e9s del Learning Machine. Con esto, las variables representan un conjunto finito de valores que se conocen como \u00e1rboles de decisi\u00f3n. Las ramas de estos \u00e1rboles, a su vez, representan la conjunci\u00f3n de caracter\u00edsticas y las hojas de estos \u00e1rboles permiten realizar la etiquetaci\u00f3n de cada una de las clases.\"\"<\/a><\/p>\n

En cambio, el aprendizaje no supervisado permite crear una funci\u00f3n que describa una estructura de datos que no est\u00e9n clasificados ni categorizados. Es ideal para reducir la enorme cantidad de datos y agruparlos con l\u00f3gica facilitando su interpretaci\u00f3n. El clustering es el elemento estrella de este tipo de aprendizaje que consiste en agrupar los datos de acuerdo a alg\u00fan tipo de medida de similitud. Con ello, es posible la transformaci\u00f3n de atributos continuos en atributos discretos manteniendo el ancho, la frecuencia o el manual del m\u00e9todo. En l\u00edneas generales, el clustering se acostumbra a utilizar en aquellos datos de e-learning que est\u00e1n basados en similitudes, estudiantes que utilicen los mismos patrones de navegaci\u00f3n o aprendizaje, as\u00ed como la propuesta del an\u00e1lisis de agrupamiento como parte de una estrategia de e-learning. Dentro del clustering, podemos encontrar el algoritmo K-means que se caracteriza por ser simple, eficaz y bastante eficiente encontrando grupos de objetos similares usando m\u00faltiples atributos de datos.<\/p>\n

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En la \u00faltima d\u00e9cada tambi\u00e9n ha aparecido lo que se conoce como Neural Network, realmente utilizado en toda la comunidad del Machine Learning, que permite categorizar texto de acuerdo a todo su contenido, recuperaci\u00f3n de im\u00e1genes, \u00edndices webs, recomendaci\u00f3n de p\u00e1ginas\u2026 Sin embargo, en este caso, todas las instituciones de educaci\u00f3n en l\u00ednea deben plantearse seriamente si utilizar esta t\u00e9cnica debido al elevado coste que conlleva. Por ello, para evitar que pueda producir problemas de presupuesto se han planteado diferentes alternativas. En la literatura ya se utilizan los algoritmos APR, Diverso Densidad (DD) uno de los algoritmos m\u00e1s utilizados en el campo educativo, as\u00ed como diferentes variantes entre las que se pueden encontrar EM-DD, un algoritmo que es capaz de combinar el DD con la maximizaci\u00f3n de la expectativa (EM).<\/p>\n

Adem\u00e1s de las t\u00e9cnicas, el uso eficiente del Learning Analytics pasa por dar respuesta a las necesidades de las instituciones educativas partiendo de unas expectativas que no sean demasiado elevadas y a trav\u00e9s de un equipo interdisciplinar que requiere un profesional de la psicolog\u00eda de la educaci\u00f3n, un inform\u00e1tico y un experto en la gesti\u00f3n de la instituci\u00f3n. Adem\u00e1s, deben usarse las m\u00e9tricas adecuadas para avanzar correctamente con el uso de este m\u00e9todo y emplear el tiempo necesario para preparar correctamente los datos. Encontrar el equilibrio para utilizar los datos que sean absolutamente necesarios en la interpretaci\u00f3n es otro de los grandes retos a los que se enfrenta esta tendencia a la alza.<\/p>\n

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Fuente: OBS Business School<\/a><\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El Learning Analytics est\u00e1 cada vez m\u00e1s presente en el d\u00eda a d\u00eda de las instituciones educativas. Una gran prueba … Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":160,"featured_media":76108,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[785],"tags":[54,2832,3016,3265,3420,3831,6223,10141,10281],"class_list":["post-76106","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nuestros-clientes","tag-formacion-online","tag-noticias-de-centros-de-formacion","tag-escuelas-de-negocios","tag-centros-de-formacion","tag-3420","tag-obs-business-school","tag-learning-analytics","tag-noticiaselpais","tag-aprendizaje-supervisado","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-25"],"acf":{"mostrar_faldon":"-1","texto_faldon":"","link_faldon":"","link_texto_faldon":"","hreflang":false,"estilo_titulo":""},"yoast_head":"\nEl aprendizaje supervisado y no supervisado, las dos principales t\u00e9cnicas del Learning Analytics - Blog Emagister<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/el-aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado-las-dos-principales-tecnicas-del-learning-analytics\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"El aprendizaje supervisado y no supervisado, las dos principales t\u00e9cnicas del Learning Analytics\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El Learning Analytics est\u00e1 cada vez m\u00e1s presente en el d\u00eda a d\u00eda de las instituciones educativas. 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