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

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Título: The improvement of analytics in massive open online courses by applying data mining techniques
Autor/es: Maté, Alejandro | Gregorio Medrano, Elisa de | Cámara, José | Trujillo, Juan | Luján-Mora, Sergio
Grupo/s de investigación o GITE: Lucentia
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Palabras clave: Business intelligence | Analytics | MOOC | Text mining
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: ago-2016
Editor: Wiley
Cita bibliográfica: Expert Systems. 2016, 33(4): 374-382. doi:10.1111/exsy.12119
Resumen: 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.
Patrocinador/es: 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
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2015 Wiley Publishing Ltd
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1111/exsy.12119
Aparece en las colecciones:INV - LUCENTIA - Artículos de Revistas
INV - ALISoft - Artículos de Revistas

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