Development of an analytics system to identify and analyze irregular behavior patterns in academic activities on virtual platforms

La digitalización de las actividades académicas permite acceder a herramientas que agilizan los procesos de evaluación de estudiantes, e igualmente ponen a disposición de éstos servicios, software o aplicativos que cuando son utilizados de manera inapropiada brindan resultados de manera ventajosa e incluso fraudulenta. La suplantación, entendida como uno de los tipos específicos de fraude académico (García Villegas et al.,2009), puede generar un impacto no deseado en la adecuada validación de las competencias del estudiante en formación, y para la institución de educación superior correr el riesgo de entregarle a la sociedad un profesional titulado y acreditado que en la práctica evidencia incompetencia, con todos los riesgos y las consecuencias que la aplicación de un saber bajo esta condición puede generar. Estructurar una herramienta basada en una serie de algoritmos, alimentada con datos resultantes de actividades académicas, que identifique patrones de comportamiento por usuario, exponga Indicadores Claves de Procesos (KPI’s) y ayude a identificar anomalías que puedan surgir en los procesos de evaluación, puede permitir a las instituciones educativas contar con mecanismos para la mejora continua en la calidad de la formación de pregrado en la educación superior robusteciendo de ese modo la importancia que tiene para un perfil profesional una esperada actitud ética por parte del estudiante universitario.Digitization of academic activities allows access to tools that speed up student evaluation processes, and make available to these services, software, or applications that, when used inappropriately, provide results in an advantageous and even fraudulent manner. Impersonation, understood as one of the specific types of academic fraud (García Villegas et al., 2009), can generate an unwanted impact on the adequate validation of the skills of the student in training, and for the higher education institution to run the risk of giving society a qualified professional and accredited that in practice it evidences incompetence, with all the risks and consequences that the application of knowledge under this condition can generate. By structuring a tool based on a series of algorithms, fed with data resulting from academic activities, that identifies behavior patterns by user, exposes Key Process Indicators (KPI's) and helps identify anomalies that may arise in the evaluation processes; allow educational institution to have mechanisms for continuous improvement in the quality of undergraduate training in higher education, thus strengthening the importance of an expected ethical attitude on the part of the university student for a professional profile