| Título : | Ceibal en inglés: Modelos Predictivos para el resultado del pruebas adaptativas de inglés |
| Autor(es): | Alvarez-Castro, Ignacio da Silva, Natalia |
| Fecha de publicación : | 4-may-2023 |
| Tipo de documento: | Documento de conferencia |
| Versión: | Publicado |
| Publicado por : | Jornadas de Ciencias de datos en educación 2023 |
| Publicado en : | https://github.com/natydasilva/Jornadas_CDEduc23 |
| Areas del conocimiento: | Ciencias Sociales Ciencias de la Educación |
| Líneas de investigación: | Innovación en la enseñanza y el aprendizaje |
| Palabras clave del autor: | Modelos predictivos de desempeño educativo Ceibal en Inglés Plataforma Little Bridge |
| Resumen : | Este trabajo tiene como objetivo estudiar la relación entre el uso de plataformas educativas y desempeño educativo y en base a su relación ajustar modelos predictivos para el desempeño educativo. En el marco de Ceibal en Inglés contamos con datos provenientes de las pruebas adaptativas de Inglés así como datos de uso de la plataforma Little Bridge para el año 2021. Los modelos predictivos del desempeño brinda información sobre determinantes de buen (mal) desempeño, puede disparar intervenciones tempranas. |
| URI / Handle: | https://hdl.handle.net/20.500.12381/3489 |
| Agencias / Instituciones financiadoras : | ANII |
| Identificador ANII : | FSDE_2_2020_1_163528 |
| Nivel de acceso : | Acceso abierto |
| Licencia Creative Commons : | Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional. (CC BY-NC) |
| Aparece en las colecciones: | Fundación Ceibal |
Archivos en este ítem:
| archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| CEI_Jornadas_edu_23.pdf | Presentación realizada en las Jornadas de Ciencia de Datos en Educación 2023 | 352.15 kB | Adobe PDF | Descargar |
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