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Data mining techniques for the study of online learning from an extended approach

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Data mining techniques for the study of online learning from an extended approach

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dc.contributor.author Sánchez-Sordo, José Manuel es_ES
dc.date.accessioned 2019-05-20T10:08:52Z
dc.date.available 2019-05-20T10:08:52Z
dc.date.issued 2019-05-20
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/120718
dc.description.abstract [EN] In the latest years information technologies have impacted society changing the way human beings learn, and because of that it is necessary to study the intimate relationship between humans and their technological tools. On this path the extended mind thesis posits human cognition as a process that occurs in conjunction between biological and non-biological components, furthermore Connectivism is stated as a learning theory for the digital age. Based on such approaches this work presents a summary of a research whose objective was to know how people extend their cognitive processes with the aim of learning through the internet. Methodologically, an artificial intelligence algorithm for supervised learning (J48) was used to analyze the data of 336 participants with the aim of obtaining classification rules (patterns) of internet use. Finally, the results show that people who report visiting specialized websites, read electronic books and take into account the spelling of the resources they are looking at on the internet are the ones with optimal strategies for learning online. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Multidisciplinary Journal for Education, Social and Technological Sciences
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Cognition es_ES
dc.subject Connectivism es_ES
dc.subject Data mining es_ES
dc.subject E-learning es_ES
dc.subject Extended mind es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.title Data mining techniques for the study of online learning from an extended approach es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2019-05-20T09:56:49Z
dc.identifier.doi 10.4995/muse.2019.11482
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Sánchez-Sordo, JM. (2019). Data mining techniques for the study of online learning from an extended approach. Multidisciplinary Journal for Education, Social and Technological Sciences. 6(1):1-24. https://doi.org/10.4995/muse.2019.11482 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/muse.2019.11482 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 1 es_ES
dc.description.upvformatpfin 24 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 6
dc.description.issue 1
dc.identifier.eissn 2341-2593
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