Análisis docente con Machine Learning

La presente memoria documenta el proceso de desarrollo de una aplicación de Software para la limpieza y posterior análisis de datos relativos al uso del Campus Virtual Integrado de la Universidad Complutense de Madrid por parte de sus alumnos, mediante algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. Los datos analizados corresponden a ficheros de trazas que contienen información sobre las acciones realizadas en la plataforma, tales como: el usuario que ha realizado la acción, la fecha y hora en la que se ha realizado, y los componentes a los que se han accedido (apuntes, foros, wikis, etc.). Para ello, se desarrolló un script para el procesamiento y limpieza de datos de entrada, se evaluaron varias librerías de algoritmos de aprendizaje automático, de las cuales se eligió la herramienta Weka, y se desarrolló una aplicación para integrar los dos componentes anteriores, junto con una interfaz de usuario para la ejecución de los algoritmos. Para la implementación de algoritmos de aprendizaje automático se utilizó la librería Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). La aplicación se desarrolló en Java, y la interfaz fue implementada con la biblioteca gráfica Swing. El script de limpieza de datos se desarrolló en Python. La aplicación desarrollada como parte de este trabajo permite al usuario procesar y analizar los datos de entrada mediante su interfaz gráfica. El usuario puede elegir el fichero a analizar, el algoritmo que se va a aplicar sobre este fichero, y los distintos parámetros para filtrar los datos de entrada. Como resultado, la aplicación genera y muestra por pantalla una gráfica correspondiente a los datos analizados y filtrados