16373622
Beschreibung
Mindmap von Héctor Batista Hernández, aktualisiert more than 1 year ago
|
Erstellt von Héctor Batista Hernández
vor fast 8 Jahre
|
|
Tema 1. Introducción al Big
Data en educación
- 1.- ¿Qué es Big Data?
- Gran volumen de datos
producidos continuamente a
través de medios electrónicos
- Origen de los datos
- Múltiples fuentes
- Distinta naturaleza
- Producidos a gran velocidad
- Múltiples fuentes
- Origen de los datos
- 7 V´s
- Volumen: gran producción de datos a nivel mundial
- Velocidad: rapidez con la que se dispone y accede a ellos
- Variedad: distintas fuentes - estructuradas y no estructuradas
- Estructurados: encorsetados
en una estructura definida
- No estructurados: no tienen
estructura definida - imágenes,
vídeos, ficheros de audio
- Estructurados: encorsetados
en una estructura definida
- Veracidad: datos reales
- Valor: todo el procesamiento debe conducir a beneficios para la sociedad
- Variabilidad: los datos experimentan cambios
- Visualización: traducir esa gran cantidad
de datos y sus análisis a esquemas o
gráficos que sinteticen la información
- Volumen: gran producción de datos a nivel mundial
- Gran volumen de datos
producidos continuamente a
través de medios electrónicos
- 2.- Tratamiento de la información
- Lo + importante NO es el VOLUMEN de
datos, sino su APROVECHAMIENTO
- El tratamiento de los datos para su aprovechamiento se enfoca en...
- El modo en el que se capturan
- El modo de almacenamiento
- Herramientas que permitan una búsqueda adecuada
- Compartir los datos entre distintos entornos
- El modo de visualizarlos
- El modo en el que se capturan
- Lo + importante NO es el VOLUMEN de
datos, sino su APROVECHAMIENTO
- 3.- Tecnologías de Big Data
- Campo operacional
- Carga en tiempo real de datos,
capturándolos y almacenándolos
- Ambos campos forman la Arquitectura de
las tecnologías Big Data
- Ambos campos forman la Arquitectura de
las tecnologías Big Data
- Carga en tiempo real de datos,
capturándolos y almacenándolos
- Campo analítico
- Análisis en retrospectiva de
datos complejos
- Análisis en retrospectiva de
datos complejos
- Campo operacional
- 4.- Infraestructura del Big Data
- Aplicaciones que den soporte
a problemas concretos
- Herramientas de creación de
informes y de visualización
- Herramientas de análisis
(predictivo y/o de opinión)
- Bases de datos
- Herramientas de seguridad
- Herramientas de redundancia de datos
- Aplicaciones que den soporte
a problemas concretos
- 5.- Big Data en educación
- Uso de tecnología permite
acumular muchos datos
- Organizados, estructurados y
analizados (minería de datos)
permite conocer comportamientos
e interacción con los contenidos
- PERSONALIZACIÓN
DEL APRENDIZAJE
- PERSONALIZACIÓN
DEL APRENDIZAJE
- Estudiantes
- Contenidos
- Profesores
- Instituciones
- Organizados, estructurados y
analizados (minería de datos)
permite conocer comportamientos
e interacción con los contenidos
- Uso de tecnología permite
acumular muchos datos
- 6.- Características de Big Data en la educación
- Uso de las plataformas digitales
como mediadora de la
enseñanza aprendizaje
- Se almacenan
datos estudiantes
en bases de datos
- Predicciones sobre éxito o fracaso
- Predicciones sobre éxito o fracaso
- Se almacenan
datos estudiantes
en bases de datos
- Uso de las plataformas digitales
como mediadora de la
enseñanza aprendizaje
- 7.- Finalidad de Big Data en educación
- Mejorar aprendizaje personalizando la educación
- Predecir y minimizar el fracaso escolar
- Mejorar políticas institucionales
- Mejorar aprendizaje personalizando la educación
Möchten Sie kostenlos Ihre eigenen Mindmaps mit GoConqr erstellen? Mehr erfahren.