Big Data en Educación

Froggy Jumps

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Conoce conceptos clave sobre Big Data en educación

Créé par

Mayory Pinto

Peru

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	daniel Almanza 30 Octobre 2025	% 100	01:04
2	Marina Dongo 29 Octobre 2025	% 100	01:05
3	Mayory Pinto 30 Octobre 2025	% 100	01:06
4	Nayeli Daraviña 30 Octobre 2025	% 67	01:38

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Big Data en Educación


Froggy Jumps Big Data en EducaciónVersion en ligne Conoce conceptos clave sobre Big Data en educación par Mayory Pinto 1 ¿Qué es el aprendizaje adaptativo? a Es aquel que se ajusta según el progreso del estudiante. b Es una evaluación estandarizada para todos c Una técnica de enseñanza sin datos 2 ¿Qué es Mastery Learning? a Aprendizaje basado en entretenimiento b Progreso solo al dominar el objetivo, con retroalimentación continua c Progreso sin verificar comprensión 3 ¿Qué describe Academic Analytics? a Predicción del clima en la escuela b Análisis de rendimiento deportivo de estudiantes c Análisis de datos académicos para mejorar rendimiento institucional 4 ¿Qué es Learning Analytics? a Uso de datos de aprendizaje para entender y optimizar procesos b Monitoreo de redes sociales de estudiantes c Solo estadísticas administrativas 5 ¿Qué es minería de datos en educación? a Extracción de patrones útiles de grandes conjuntos de datos educativos b Programación de bases de datos c Registro simple de calificaciones 6 Diferencia entre Learning Analytics y Academic Analytics a LA se centra en el aprendizaje; AA en rendimiento institucional y operaciones b Son exactamente lo mismo c LA solo sirve para redes sociales 7 Beneficios clave del BIG DATA en educación a Solo almacenamiento b Sin impacto en la enseñanza c Personalización, predicción de abandono e intervención temprana 8 Desafíos éticos del uso de datos educativos a Datos irrelevantes para la educación b Costos nulos y acceso libre c Privacidad, consentimiento y sesgos en datos 9 Proceso típico de minería de datos educativos a Ejecutar modelos sin preparación de datos b Definir problema, recolectar datos, limpiarlos, modelar y evaluar c Solo recolectar datos sin análisis

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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¿Qué describe Academic Analytics?

¿Qué es Learning Analytics?

¿Qué es minería de datos en educación?

Diferencia entre Learning Analytics y Academic Analytics

Beneficios clave del BIG DATA en educación

Desafíos éticos del uso de datos educativos

Proceso típico de minería de datos educativos