TY - BOOK
T1 - Matemáticas Predictivas en Educación
T2 - Analítica del Aprendizaje
AU - Matute, Tatiana Gabriela Quezada
AU - Alava, Estuardo Alberto Escudero
AU - Coello, Marlon Milton Salas
AU - Velásquez, Jeniffer Verónica Moreira
PY - 2025/2
Y1 - 2025/2
N2 - Este libro explora el uso de modelos matemáticos y analítica de datos en el ámbito educativo, destacando cómo las matemáticas predictivas pueden mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Se centra en la aplicación de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar el rendimiento estudiantil, detectar patrones de aprendizaje y prever dificultades académicas antes de que ocurran. Los autores abordan la importancia de la analítica del aprendizaje como una herramienta clave para la toma de decisiones en educación, permitiendo a docentes y administradores diseñar estrategias personalizadas y basadas en evidencia. Se presentan estudios de caso y metodologías innovadoras que muestran cómo la recopilación y el análisis de datos pueden optimizar la enseñanza y mejorar los resultados educativos. Además, el libro discute los desafíos éticos y técnicos del uso de datos en la educación, incluyendo la privacidad, la interpretación adecuada de los resultados y la implementación efectiva de estos modelos en contextos reales. Finalmente, se enfatiza el papel de la matemática predictiva como un puente entre la educación y la tecnología, impulsando la innovación en los procesos educativos.
AB - Este libro explora el uso de modelos matemáticos y analítica de datos en el ámbito educativo, destacando cómo las matemáticas predictivas pueden mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Se centra en la aplicación de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar el rendimiento estudiantil, detectar patrones de aprendizaje y prever dificultades académicas antes de que ocurran. Los autores abordan la importancia de la analítica del aprendizaje como una herramienta clave para la toma de decisiones en educación, permitiendo a docentes y administradores diseñar estrategias personalizadas y basadas en evidencia. Se presentan estudios de caso y metodologías innovadoras que muestran cómo la recopilación y el análisis de datos pueden optimizar la enseñanza y mejorar los resultados educativos. Además, el libro discute los desafíos éticos y técnicos del uso de datos en la educación, incluyendo la privacidad, la interpretación adecuada de los resultados y la implementación efectiva de estos modelos en contextos reales. Finalmente, se enfatiza el papel de la matemática predictiva como un puente entre la educación y la tecnología, impulsando la innovación en los procesos educativos.
KW - Matemáticas predictivas
KW - Analíticas de aprendizaje
KW - Modelos matemáticos
KW - Aprendizaje automático
KW - Predicción del rendimiento estudiantil
UR - https://www.paginasbrillantesecuador.com/editorial/public/detail/39
U2 - 10.70894/PBE-978-9942-7319-9-9
DO - 10.70894/PBE-978-9942-7319-9-9
M3 - Libro
BT - Matemáticas Predictivas en Educación
PB - Páginas Brillantes Ecuador
CY - Pichincha
ER -