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Big Data Tema 1 Introducción al big data en la educación
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Perguntas do quiz (20)
1El concepto de Big Data fue introducido por primera vez por Roger Magoulas de O’Reilly en 2005
- AVerdadeiro
- BFalso
2En 2005, las tres V de Big Data eran: volumen, velocidad y variedad. Sin embargo, con la evolución en el tiempo, el uso y el procesamiento de los mismos se ha establecido que estos datos deben tener otras características que son:
- AVeracidad
- BVisualización
- CValor
- DVariabilidad
3Una de las V's de Big Data es la Variedad. Pueden haber datos estructurados y no estructurados. .
Los estructurados son aquellos que están encorsetados en una estructura definida, se dispone de los mismos datos para todos los elementos, por ejemplo, en una base de datos de empleados (nombre, edad, titulación, años de servicio, etc.).
Los datos no estructurados son aquellos que no tienen una estructura definida, como pueden ser imágenes, vídeos o ficheros de sonido.- AVerdadeiro
- BFalso
4De las 7 V's de Big Data:
[blank_start]Volumen[blank_end]: hace alusión a la gran producción de datos a nivel mundial. [blank_start]Velocidad:[blank_end] hace referencia a la rapidez con la que se dispone de los datos donde sea y cuando sea (anytime-anywhere).
[blank_start]Variedad[blank_end]: los datos provienen de diferentes fuentes y pueden ser estructurados o no estructurados.
[blank_start]Veracidad[blank_end]: los datos deben ser reales, deben corresponder con lo que señalan que son y no con datos falsos.
[blank_start]Valor[blank_end]: toda la producción y procesamiento de datos, los análisis y decisiones deben conducir a acciones que repercutan positivamente en la sociedad, en las organizaciones o instituciones que las procesan.
[blank_start]Variabilidad[blank_end]: Se refiere a la variación que pueden tener los datos, los cambios que experimentan y que impactan en la homogeneización de los mismos, así como las posibilidades de predicción.
[blank_start]Visualización[blank_end]: característica definitoria de los grandes datos.- AVolumen
- BVariedad
- CVariedad
- DValor
- EVeracidad
- FValor
- GValor
- HVariabilidad
- IVariabilidad
- JVisualización
- KVisualización
- LVolumen
- MVeracidad
- NVolumen
- OVisualización
- PVariedad
- QVariedad
- RVariedad
- SVelocidad
- TVariabilidad
- UValor
5Hablando de tipo de datos: Hay datos [blank_start]públicos[blank_end] que son los que tienen los gobiernos, ayuntamientos, comunidades. Hay otros datos que son [blank_start]privados[blank_end], fruto de transacciones comerciales, telefonía móvil, etc. Están los datos [blank_start]data exhaust[blank_end] que son los datos ambientales que se recogen de forma pasiva. No olvidemos los datos [blank_start]comunitarios[blank_end] , esos se producen principalmente en redes sociales, contenidos generados por el usuario, etc. Y están los datos [blank_start]Self-quantification data[blank_end] que son los proporcionados por los individuos al cuantificar sus comportamientos y acciones, como por ejemplo los cuantificados en las pulsaciones durante la realización de un ejercicio físico.
- Apúblicos
- Bprivados
- Cdata exhaust
- Dcomunitarios
- ESelf-quantification data
6Big Data no trata solo el término de dato, sino que también está relacionada con las técnicas que pueden mejorar el manejo de las 7 V para que incrementen su valor. Estas V implican que exista un tratamiento de los datos enfocándose en distintos aspectos.
- AVerdadeiro
- BFalso
7Indica el orden correcto para el tratamiento de la información:
- ABúsqueda, Captura, Almacenamiento, Visualización, Compartir
- BCaptura, Almacenamiento, Búsqueda, Compartir, Visualización
- CVisualización, Captura, Búsqueda, Compartir, Almacenamiento
- DCaptura, Búsqueda, Almacenamiento, Compartir, Visualización
8Rellena el esquema de transformación de datos de manera correcta.
- AOrganización
- BDatos sin procesar
- CAnálisis (Data Mining)
- DResultados del análisis
- ECaptura
- FIntegración
- GCaptura
- HOrganización
- IAnálisis (Data Mining)
- JDatos sin procesar
- KResultados del análisis
- LOrganización
- MIntegración
- NOrganización
- OCaptura
- PAnálisis (Data Mining)
- QCaptura
- RIntegración
- SIntegración
- TResultados del análisis
- UOrganización
9Las tecnologías de Big Data abarcan dos grandes tipos de campos: el campo operacional y el campo analítico, en ciertos ámbitos también denominados tecnologías operacionales y tecnologías de la información.
- AVerdadeiro
- BFalso
10Las exigencias que demandan cada una de estas herramientas (operacionales y analíticas) son IGUALES.
- AVerdadeiro
- BFalso
11Son estructuras de almacenamiento de datos propios de las instituciones u organizaciones muy comunes antes de que existieran las herramientas de Big Data.
- AAplicaciones big data
- BData Warehouse
- CHerramientas de creación de informes y de visualización
12Facilitan la transmisión de la información y conocimiento obtenido de los análisis de los datos y su comunicación a los usuarios finales.
- AAplicaciones Big Data
- BBases de datos y herramientas para la organización
- CHerramientas de creación de informes y de visualización
13Análisis (tradicional y avanzado): incluye todos los procedimientos que se han señalado en el apartado técnicas de Big Data.
Las herramientas de análisis permiten extraer la información de los almacenes y hacer que sea comprensible al ser humano. Pueden ser de análisis [blank_start]predictivo[blank_end], que son aquellas que permiten, tras el estudio de datos que han sucedido en un tiempo determinado, predecir acontecimientos futuros. También pueden ser de análisis de [blank_start]sentimiento o de opinión[blank_end], que permiten extraer el contenido de un texto indicando realmente su sentido de la opinión o la subjetividad que quiere reflejar.- Apredictivo
- Bde sentimiento o de opinión
- Csentimiento o de opinión
- Dpredictivo
14Las Bases de datos y herramientas para la organización permiten la validación y la estructuración de grandes cantidades de datos en agrupaciones de datos, denominadas colecciones.
- AVerdadeiro
- BFalso
151. La encriptación y cifrado de la información siempre que las bases de datos sean sensibles.
2. Controlar niveles de acceso y permisos de usuario de las herramientas de análisis.
3. Encriptación de comunicaciones y controles de acceso desde sistemas externos al que se encuentra el sistema Big Data.
Son los puntos críticos de:- AHerramientas de redundancia de datos
- BHerramientas de seguridad
- CHerramientas de creación de informes y de visualización
16Big Data para la optimización de su funcionamiento, el campo de la educación en general es uno de los que más rápido ha avanzado en aprovechar los beneficios y ventajas que ofrece el tratamiento de los grandes datos (Big Data).
- AVerdadeiro
- BFalso
17MOOC (Massive Open Online Courses) se ha abierto otra fuente inmensa de producción de datos masivos en educación. Otras alternativas de aprendizaje abierto y colaborativo son:
- AKhan Academy
- BGooru
- CCanvas
18Es un objetivo de Big Data en la educación
- AMejorar el aprendizaje a través de la personalización de la educación
- BMotivar a los estudiantes a no desertar
- CApoyar al profesor a diseñar mejor sus materiales
19Kerns (2013) hace un listado de aportes del Big Data a la educación primaria:
Poder atender las diferencias individuales,
Compartir información entre diferentes centros educativos,
Identificar las áreas problemáticas,
Demanda de especialistas,
Personalización de la educación,
Hacer avances consistentes,
Involucrar a padres y estudiantes- AVerdadeiro
- BFalso
20Es el conjunto de técnicas de extracción de conocimientos a partir de la exploración de datos que se dan en el ámbito educativo, es la utilización de estos métodos para entender mejor a los estudiantes y los contextos en los que ellos aprenden.
- AAnalíticas del aprendizaje
- BMinería de datos educacionales
- CAnalíticas computacionales
Informações
- Descrição
- BigData (Tema 1 Introducción al big data en la educación) Quiz sobre Big Data Tema 1 Introducción al big data en la educación, criado por Adriana Marzuca em 25-08-2020.
- Autor
- Adriana Marzuca
- Idioma
- Español
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