Herramienta para la detección de información útil en informes de controles a clases.

Abstract

Dada la necesidad de elevar la calidad educacional en las instituciones educativas es importante expresar el papel que juega el trabajo metodológico en las mismas, pues va dirigido a cambiar puntos de vista, estilos de trabajo y modos de actuación de los implicados, con el fin de obtener mayor eficiencia en su práctica pedagógica. Sin embargo, la extracción de información del creciente volumen de datos almacenados en los repositorios de informes de controles a clases es un aspecto pobremente tratado en el ámbito educacional, resultando escasos los trabajos donde se modele la extracción de información de informes de controles a clases desde un enfoque de agrupamiento de temas.

En el presente trabajo se propone una herramienta para la extracción de información útil en informes de controles a clases basada en algoritmos de minería de texto para el agrupamiento por temáticas. La propuesta está constituida por el método de agrupamiento de temas en informes de controles a clases encargado de generar tres modelos de temas (Logros, Señalamientos y Recomendaciones) que representen los principales temas tratados en un conjunto de informes de controles a clases; y la Herramienta Info_Controles a Clases que soporta al método. Además, se evalúa la calidad del método a partir del valor de coherencia, que certificará la interpretabilidad del modelo teniendo en cuenta el valor óptimo de la cantidad de temas. Finalmente se valora la viabilidad del uso de la herramienta mediante dos casos de estudio, uno para analizar el tiempo requerido para extraer información y otro para evaluar la calidad de información extraída a través de la precisión.

Given the need to improve the quality of education in educational institutions, it is important to express the role that methodological work plays in them, since it is aimed at changing the points of view, work styles, and modes of action of those involved, in order to obtain greater efficiency in their pedagogical practice. However, the extraction of information from the growing volume of data stored in the repositories of control reports to classes is an aspect that is poorly addressed in the educational sphere.

This paper proposes a tool for the extraction of useful information in control reports to classes based on text mining algorithms for thematic grouping. The proposal is constituted by the method of grouping topics in reports of controls to classes in charge of generating three models of topics (Achievements, Signals and Recommendations) that represent the main topics treated in a set of reports of controls to classes; and the Tool Info_Controles a Clases that supports the method. In addition, the quality of the method is evaluated based on the coherence value, which will certify the interpretability of the model taking into account the optimal value of the number of topics. Finally, the feasibility of using the tool is evaluated through two case studies, one to analyze the time required to extract information and the other to evaluate the quality of information extracted through precision and accuracy.