Uso de algoritmos de minería de procesos para identificar patrones de comportamiento estudiantil

Este trabajo se dedica a estudiar las posibilidades de utilizar métodos de análisis de procesos (Minería de Procesos) para analizar la actividad estudiantil basada en las huellas digitales que los estudiantes dejan en los sistemas de gestión del aprendizaje (LMS). Este trabajo examina las especificidades de los algoritmos de minería de procesos que pueden ser utilizados para analizar procesos educativos, a saber, se consideran algoritmos heurísticos e inductivos como los más efectivos para construir modelos y adecuados para su uso con el propósito de analizar datos educativos. El trabajo incluyó la creación de una forma de utilizar algoritmos de análisis de procesos para identificar grupos de estudiantes con patrones de comportamiento similares. El desarrollo de un algoritmo de análisis de procesos se llevó a cabo sobre la base del registro de eventos del sistema de educación a distancia de la Universidad Estatal de Kostroma. Como resultado del trabajo, se construyeron y visualizaron modelos de comportamiento estudiantil, incluyendo la identificación y agrupamiento de estudiantes con comportamientos similares, la construcción de redes heurísticas, redes de Petri, un grafo de secuencia directa, un modelo BPMN y un árbol de decisiones. Se llevó a cabo un análisis de los modelos resultantes, que mostró que el método desarrollado permite estudiar los patrones de comportamiento de los estudiantes. El método propuesto de análisis intelectual de procesos educativos puede utilizarse para resolver cuestiones relacionadas con el aumento de la productividad del proceso educativo, la detección temprana de problemas, especialmente en el contexto de cambios en el comportamiento estudiantil en el sistema, así como el desarrollo y optimización de programas educativos. Además, se han identificado las limitaciones de este sistema, que pueden obstaculizar su implementación y aplicación en el entorno educativo de las universidades.