Resumen de Minería de datos educativa para analizar la correspondencia entre las interacciones y el rendimiento académico: un caso de estudio
Christian Alexis Ramírez Monteros, Luis magdiel Oliva Córdova, Mario Renán Moreno Sabido, Héctor Amado Salvatierra 
, Antonio García Cabot
En la actualidad la tecnología digital utilizada en educación superior permite a través de las plataformas educativas obtener datos masivos de inter- acciones que pueden servir de insumos para la toma de decisiones en los niveles jerárquicos de la administración y docencia universitaria. Este trabajo surge a partir de la pregunta de investigación ¿Cuál es la correspondencia entre las interacciones que se desarrollan en la plataforma de aulas virtuales de la Escuela Politécnica Nacional (EPN – Ecuador) y la calificación obtenida por los estudiantes? y para ello se utilizaron técnicas de minería de datos educativa basada en la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining – CRISPS DM- que permitieron el análisis de datos de las interacciones y el rendimiento académico. El estudio se desarrolló a partir de la consulta y seguimiento 976 aulas virtuales generadas, 9,714 estudiantes matriculados y 292 docentes. Como resultado se destaca que a través del uso del algoritmo clustering k-means se pudo identificar que en la mayoría de casos a mayor interactividad es mejor el resultado en la calificación, lo cual indica que los estudiantes con un número menor de interacciones obtienen calificaciones más bajas. Los resultados permiten valorar el uso de los recursos y actividades dentro de un LMS para potenciar la interacción y mejorar el rendimiento académico de los estudiantes.
