Presentación de la tesis doctoral de Rubén Antonio Pazmiño Maji Directores: Francisco José García Peñalvo y Miguel Ángel Conde González

1. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
Aporte del
Análisis Estadístico Implicativo a
Learning Analytics
Autor
D. RUBÉN ANTONIO PAZMIÑO MAJI
Directores
DR. D. FRANCISCO JOSÉ GARCÍA PEÑALVO
DR. D. MIGUEL ÁNGEL CONDE GONZÁLEZ
Noviembre, 2021
Tesis Doctoral

2. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Contexto
GRupo de Investigación
en InterAcción y
eLearning (GRIAL)
- TIC E INNOVACIÓN
EDUCATIVA
Permitirá contar con
nuevas técnicas de
análisis en LA
- GESTIÓN ESTRATÉGICA
DE CONOCIMIENTO Y
TECNOLOGÍA
Permitirá descubrir el
conocimiento
13 líneas de
Investigación

3. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Contexto
2014: Plan
2015:
RCHIC
2016:
CIDED
2017:
ProyInv1
2019:
Server HP
ProLian
10G
2020:
ProyInv2,
Server
GPU
2021:
DEFENSA,
ASI-11
2022:
ProyVin1,
ProyInv3,
Master
2025: LA
2028: AA

4. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resumen
ANALISIS
ESTADISTICO
IMPLICATIVO
(ASI)
LEARNING
ANALYTICS
(LA)
CAMPO
EDUCATIVO
con el objetivo
de profundizar el
APORTE
ASI & LA se realiza una
REVISIÓN
SISTEMATICA
por 11 años y se determina
que son comunes en al menos
TRES
TÉCNICAS DE
ANALISIS
CAMPO
EDUCATIVO
convergen al
COMPLEJIDAD
ALGORITMICA
UN DISEÑO
PRE-
EXPERIMENTAL
se profundiza en
usando
APORTES
DEFINICION
Se estudian los
desde
PROCESOS
INGRESOS
SALIDAS
OPCIONES
ADICIONALES
OBJETIVOS
PREGUNTAS

5. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Objetivos
General:
OG.-
Caracterizar
el aporte de
las técnicas
del ASI en LA
O1.- Describir las técnicas de análisis de datos
utilizadas en el ASI.
O2.- Seleccionar las técnicas de análisis de datos del
ASI aplicables en LA
O3.- Realizar un análisis comparativo entre las técnicas
de análisis de datos utilizadas en el ASI con sus similares
en LA
O4.- Determinar las ventajas de aplicar las técnicas del
ASI en el marco de LA.

6. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Preguntas de
Investigación
Preguntas P1.- ¿El árbol de similaridad es una técnica dentro del
ASI que se puede utilizar en LA?
P2.- ¿Cuáles son las ventajas del árbol de similaridad
frente a otras técnicas de análisis similares utilizadas
en LA?
P3.- ¿El grafo implicativo es una técnica dentro del ASI
que se puede utilizar en LA?
P4.- ¿Cuáles son las ventajas del grafo implicativo
frente a otras técnicas de análisis similares utilizadas
en LA?
P5.- ¿El árbol cohesivo es una técnica dentro del
Análisis Estadístico Implicativo que se puede utilizar en
LA?
P6.- ¿Cuáles son las ventajas del árbol cohesivo frente
a técnicas de análisis similares utilizadas en LA?

7. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Análisis Estadístico
Implicativo
A.
S.
I.
El conocimiento se construye
con hechos y sus relaciones.
Adecuado de (Gras y Kuntz,
2009)
Origen Educativo
Técnicas de Análisis (O1)
- Similaridad,
- Cohesión
- Cuasi-Implicación
CHIC Y RCHIC
Opciones Adicionales
- Variables suplementarias
- Nodos significativos
- Tipicalidad
- Contribución
- Automatización y acceso libre a sus herramientas
- Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete
- Visualizaciones sencillas de interpretar
- Escenarios de análisis y experimentación.
- Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo paquete
- Tipo de datos amplio
- Entropía y conjuntos grandes de datos
- Tipo de datos amplio

8. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
Cohesión
Implicación
Similaridad
Escenarios de análisis
y experimentación.
Escenarios de análisis
y experimentación.

9. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Learning analytics (LA)
“Las Analíticas de Aprendizaje son
la medición, recopilación, análisis
y comunicación de datos sobre los
estudiantes y sus contextos, a
efectos de comprender y optimizar
el aprendizaje y los entornos en
que se producen” (LAK 2011 : 1st
International Conference Learning
Analytics and Knowledge, 2011).

10. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Learning analytics (LA)
y = 105,78x - 212719
R² = 0,9841
0
200
400
600
800
1000
1200
2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022

11. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Complejidad Algorítmica
Función Orden
𝑶 𝟏 Constante
𝑶 𝐥𝐨𝐠 𝒏 Logarítmico
𝑶 𝒏 Lineal
𝑶 𝒏 𝐥𝐨𝐠 𝒏 Cuasi-lineal
𝑶 𝒏𝟐 Cuadrático
𝑶 𝒏𝟑 Cúbico
𝑶 𝒏𝒂 Polinómico
𝑶 𝟐𝒏 Exponencial
f(n)=O(g(n)) si ∃ c,n0 / f(n)<cg(n) ∀ n>n0

12. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Metodología
Investigación
Cuantitativa Descriptiva, revisión
Sistemática (Para Aportes y
Técnica Comunes)
PI1: ¿Qué partes de la definición de Learning Analytics se observan en los artículos sobre Análisis
Estadístico Implicativo?
PI2: ¿Cuáles son las fuentes de datos de Learning Analytics observadas en los artículos sobre
Análisis Estadístico Implicativo?
PI3: ¿Cuáles de las cinco etapas de análisis en Learning Analytics se observan en los
artículos sobre Análisis Estadístico Implicativo?
MI1: ¿Qué métodos similares a los propuestos por la clasificación de Baker e Inventado (Baker y
Inventado, 2014) se observan en las investigaciones educativas con un enfoque del ASI?
MI2: ¿Qué métodos similares a los propuestos por la clasificación de Papamitsiou y
Economides se observan en las investigaciones educativas con un enfoque del ASI?
PICO, desde 2011 hasta junio 2016, desde 2016 hasta junio 2021, ACM, EBSCO, Google Scholar, IEEE,
ProQuest, Scopus, WOS. Criterios de exclusión, inclusión y calidad. 24/319, 21/157 documentos
científicos sobre ASI.
Explicativa, pre-
experimental RGXO1 (clúster
y reglas de asociación)
Población (BD binarias de1000 observaciones y 100 variables) grande, se hizo un muestreo: 383
Hardware: Intel® Core ™ i7-CPU @ 2,2 Ghz y 8Gb de memoria RAM
SO: Linux – Ubuntu 16.04-64 bits y MAC OS 10-64 bits
R, versión 3.4.1, RStudio, versión 1.0.143, RCHIC versión 0.24
VIc: callHierarchyTree, callSimilarityTree, diana, dendro.variables, hclust.vector
VIr: a priori, Implicative Graph, eclat, weclat
VD: Complejidad espacial y temporal
BD: 17235, 13788
Análisis descriptivo
Determinación se supuestos
Pruebas no paramétricas

13. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Proceso de prueba de
hipótesis
Comparación (Ventajas)
7) Pruebas de Hipótesis
Comparación de medianas Comparaciones Múltiples
Generación de grupos de
Homogeneidad
Análisis comparativo
6) Supuestos
Normalidad Normalización Homocedasticidad Independencia
5) Análisis Descriptivo
Medidas descriptivas Gráficas descriptivas Medidas de frecuencia Medidas de forma Análisis de Supuestos
4) Unificación de resultados
Lectura de cada hoja de resultados Adecuación Estandarización
3) Cálculo de Espacio y Tiempo
Búsqueda de funciones espacio Búsqueda de funciones tiempo Cálculo para cada función Grabación
2) Generación de Base de Datos
Programación del código R Generación de 383 bases de datos
1) Adecuación de ambientes Informáticos
Selección de Hardware Instalación de SO Instalación de R Instalación de RStudio
Instalación de paquetes
especializados

14. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
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SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resultados (Aportes, OG)
ETAPAS DE LAS LA 2011-jun2016 2016-jun2021
NÚMERO_
A
FREQ_A NÚMERO_D FREQ_D
CAPTURAR 24 100% 19 90,4%
INFORMAR 24 100% 12 57,1%
PREDECIR 6 25% 2 9,5%
ACTUAR 1 4,2% 7 33,3%
REFINAR 0 0% 4 19%
FUENTE DE DATOS 2011-jun2016 2016-jun2021
NÚMERO_A FREQ_A NÚMERO_
D
FREQ_D
Aprendizaje de los
estudiantes
20 83.3% 14 66,6%
Demografía 1 4,2% 4 19,0%
Percepción 0 0% 15 71,40%
Procesos de la
institución educativa
3 12,5% 5 23,8%
SUBCATEGORÍAS
DEFINICIÓN LA
2011-jun2016 2016-jun2021
NÚMERO_A FREQ_A NÚMERO_D FREQ_D
Categoría ingresos:
Estudiantes 22 91,7% 15 71,4%
Contexto de aprendizaje
del estudiante
2 8,3% 14 66,6%
Promedio ingresos 50% 69%
Categoría procesos:
Medición 24 100% 14 66,7%
Recolección 24 100% 16 76,2%
Análisis 24 100% 19 90,5%
Informes 5 20,8% 10 47,6%
Promedio procesos 80,2% 70,2%
Categorías salidas:
Comprender 20 83,3% 13 61,9%
Optimizar 4 16,7% 4 19,0%
Promedio salidas 50% 40,48%
Promedio Total 61,1% 59,9%

15. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
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SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
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CONOCIMIENTO
| Conclusiones (Aportes, OG)
• El ASI aporta a la definición de LA en forma global en aproximadamente un 60% de los artículos
científicos del ASI analizados. Estudia sobre todo a los estudiantes (91,7% y 71,4%), pero en los últimos 5
años se observa un crecimiento en el estudio del contexto de aprendizaje (8,3% y 66,6%). Últimamente
contribuye significativamente a LA en el análisis e informes del aprendizaje y su contexto (20,8% y 47,6%).
Ayudaba más en la comprensión (83,3% y 61,9%), pero actualmente aumentan los artículos científicos que
optimizan los aprendizajes (16,7% y 19,0%).
• Sobre el aporte del ASI a las fuentes de datos de LA, se tiene que el ASI continúa contribuyendo y
creciendo en los datos del aprendizaje (4,2% y 19,0%), pero también ha crecido su contribución en los
datos de los procesos de la institución educativa, la demografía y la percepción (12,5% y 23,8%).
• Sobre el aporte del ASI a las etapas en LA definidas por Campbell, en la revisión sistemática del 2016 se
observa que el ASI contribuye en la captura (90,4%), información (57,1%) y predicción (9,5%), pero
contribuye poco en la etapa de actuación (4,2%) y hasta el año 2016 no se detectó la contribución en la
etapa de refinamiento (0%), pero en la revisión sistemática del 2021 se detectó que el ASI aporta al LA en
el actuar (33,3%), con un incremento en refinar (19%).

16. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
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SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resultados (Técnicas comunes,
O2)
37,5
4,2
95,8
61,9
4,7
66,7
0 20 40 60 80 100 120
Descubrimiento de estructuras de dominio
Análisis de factores
Clúster
Minería de datos causales
Minería de correlaciones
Minería de patrones secuenciales
Minería de reglas de asociación
Estimación del conocimiento latente
2016-jun2021 2011-jun2016

17. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
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SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Conclusiones (Técnicas comunes,
O2)
MÉTODOS DE ANÁLISIS EN LAS LA
SEGÚN BAKER E INVENTADO Y
PAPAMITSIOU
2011-jun2016 2016-jun2021 11 años
FREQ_A FREQ_D PROMEDIO
1. Minería de
relaciones
Minería de reglas
de asociación 95,8% 66,7%
81,25%
Minería de datos
causales
4,2% 4,7% 4,45%
2. Descubrimiento
de estructura Clúster 37,5% 61,9% 49,7%
3. Estadísticas 20,8% 33,3% 27,05%
(Baker y Inventado, 2014; Papamitsiou y Economides, 2014; R. Pazmiño-Maji et al., 2016)
P1, P3, P5) La minería de reglas de asociación
(81%) es la técnica común más utilizada, seguida
de las técnicas clúster (50%), estadísticas (27%) y
la minería de datos causales (4%).

18. PROGRAMA DE
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SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resultados (Reglas de
asociación, O3)
MEDIDA TIEMPO ESPACIO
Descriptivas
Normalidad No No
Homocedasticidad No No
Independencia No No
Kruskal-Wallis H test Ho: !
𝜇!"#$%#$ = !
𝜇!&$ = !
𝜇'()!* = !
𝜇+'()!* = !
𝜇,-./01
H1: !
𝜇- ≠ !
𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗)
chi-squared=7338,4, df=3, p-value < 2,2e-16
Ho: !
𝜇!"#$%#$ = !
𝜇!&$ = !
𝜇'()!* = !
𝜇+'()!* = !
𝜇/./13-4
H1: !
𝜇- ≠ !
𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗)
chi-squared=50,455, df=3, p-value=6,391e-11
Mann Whitney
Wilcoxon U-test
Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
met_apriori met_ASI met_eclat
met_ASI <2e-16 - -
met_eclat <2e-16 <2e-16 -
met_weclat <2e-16 <2e-16 <2e-16
met_apriori met_ASI met_eclat
met_ASI 2,5e-07 - -
met_eclat 1 3,2e-08 -
met_weclat 1 1,4e-08 1
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
met_apriori 136,9 147,7 156,7 157,1 163,1 238,3
met_ASI 137,5 149,2 158,1 158,4 164,7 240,9
met_eclat 136,9 147,6 156,6 157,0 163,1 238,3
met_weclat 136,9 147,6 156,6 156,9 163,1 238,2
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
met_apriori 0,04118 0,11458 0,24790 2,20506 0,51904 204,41186
met_ASI 0,072 2,898 6,006 23,086 51,084 114,610
met_eclat 0,03404 0,09101 0,20032 0,98292 0,44082 115,99705
met_weclat 0,3476 0,30504 0,57858 2,47568 1,13896 212,68886

19. PROGRAMA DE
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DOCTORADO
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SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Conclusiones (Reglas de
asociación, O3)
Grupos de Homogeneidad para la memoria en las técnicas de reglas de asociación:
GRUPOS met_apriori met_ASI met_eclat met_weclat
1 A A A
2 B
Grupos de Homogeneidad para el tiempo en las técnicas de reglas de asociación:
GRUPOS met_apriori met_ASI met_eclat met_weclat
1 A
2 B
3 C
4 D
O4, P4) met_ASI es mayor a los otros métodos en tiempo y en espacio, pero no
puede encontrarse evidencia de que están diferente orden de complejidad.

20. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resultados (Clúster , O3)
MEDIDA TIEMPO ESPACIO
Descriptivas
Normalidad No No
Homocedasticidad Si No
Independencia No No
Kruskal-Wallis H test Ho: !
𝜇5.6531_5-464 = !
𝜇5.6531_843-49:.; = !
𝜇<=:>;,_8.=,13 =
!
𝜇 <343=<? = !
𝜇;-/:3,? = !
𝜇,-./01
H1: !
𝜇- ≠ !
𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗)
chi-squared=11911, df=4, p-value < 2,2e-16
Ho: !
𝜇5.6531_5-464 = !
𝜇5.6531_843-49:.; = !
𝜇<=:>;,_8.=,13 = !
𝜇 <343=<? =
!
𝜇;-/:3,? = !
𝜇/./13-4
H1: !
𝜇- ≠ !
𝜇2 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 𝑢𝑛 𝑝𝑎𝑟 𝑑𝑒 (𝑖, 𝑗)
chi-squared=138,51, df=4, p-value < 2,2e-16
Mann Whitney
Wilcoxon U-test
Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
Ho: 𝑁𝑜 ℎ𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
H1: 𝐻𝑎𝑦 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑚𝑜𝑟𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 2 𝑝𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
dendro_diana 104,0 141,5 247,0 223,0 278,0 382,0
dendro_variable
105,0 151,0 256,0 231,3 286,0 384,0
hclust_vector 103,0 141,5 247,0 223,0 278,0 381,0
hrarchy 105,0 144,0 249,0 224,8 280,0 319,0
simlrty 105,0 143,0 248,0 223,9 279,0 319,0
Min. 1st Qu. Median Mean
3rd
Qu.
Max.
dendro_diana 0,02402 0,09157 0,14568 0,30640 0,24653 6,11347
dendro_variable 0,0225 4,4838 23,2648 44,2447 61,9799 391,1287
hclust_vector 0,007087 0,050403 0,084486 0,242727 0,147840 24,250590
hrarchy 0,0948 0,6920 1,2875 1,8069 2,3829 23,6094
simlrty 0,09934 0,72206 1,34385 1,84199 2,43371 10,52140
dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy
dendro_variables < 2e-16 - - -
hclust_vector 1,000 < 2e-16 - -
Hrarchy 0,031 5,2e-13 0,055 -
Simlrty 1,000 < 2e-16 1,000 1,000
dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy
dendro_variables < 2e-16 - - -
hclust_vector < 2e-16 < 2e-16 - -
hrarchy < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 -
simlrty < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16

21. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Conclusiones (Clúster, O3)
GRUPOS dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy simlrty
1 A A A A
2 B
GRUPOS dendro_diana dendro_variables hclust_vector hrarchy simlrty
1 A
2 B
3 C
4 D
5 E
Grupos de Homogeneidad para el tiempo en las técnicas clúster
Grupos de Homogeneidad para la memoria en las técnicas clúster
O4, P2, P6) hrarchy y simlrty son menores o iguales que todos los otros
métodos en tiempo y en espacio, es decir tienen una ventaja frente a los otros.

22. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Conclusiones (Clúster y reglas
de asociación, O3)
Orden de Homogeneidad
para memoria y tiempo en
las técnicas clúster.
O3, O4, P2, P4, P6) hrarchy y simlrty se encuentran en un orden medio
superior respecto a la complejidad algorítmica. met_ASI se encuentran en un
orden superior respecto a la complejidad algorítmica
ORDEN TÉCNICA CLÚSTER
1 hclust_vector
2 dendro_diana
3 hrarchy
4 Simlrty
5 dendro_variables
Orden de Homogeneidad para
memoria y tiempo en las técnicas
de reglas de asociación.
ORDEN
TÉCNICA DE
REGLAS DE
ASOCIACION
1 met_eclat
2 met_apriori
3 met_weclat
4 met_ASI

23. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resultados (Opciones, OG)
Nº APORTES DETALLE
Técnicas Clúster
diana
dendro.variabl
es
hclust.vector
SimilarityTree callHierarchyTree
1 Tipo amplio de datos Nominales No Si No No No
Ordinales No Si No Si Si
Razón Si Si Si Si Si
Intervalo Si Si Si Si Si
2 Variables suplementarias No No No Si Si
3 Nodos Significativos No No No Si Si
4 Entropía No No Si No Si
5 Tipicalidad
Parcialmente No No
Si Si
6 Contribución Parcialmente No No Si Si
7 Escenarios de análisis y
experimentación
No No No Si Si
8 Visualizaciones sencillas de
interpretar
Parcialmente No Parcialmente Si Si
9 Automatización y acceso
libre a sus herramientas
Si Si Si
Si Si
10 Técnicas clúster y de reglas
de asociación incluidas en un
mismo paquete
No No No Si Si

24. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
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FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Resultados (Opciones, OG)
Nº APORTES DETALLE
Técnicas de Reglas de Asociación
apriori eclat weclat implicativeGraph
1 Tipo amplio de datos
Nominales Si Si Si No
Ordinales Si Si Si Si
Razón Si Si Si Si
Intervalo Si Si Si Si
2 Variables suplementarias No No No
No
3 Nodos Significativos No No No No
4 Entropía No se indica No se indica No se indica Si
5 Tipicalidad No No No No
6 Contribución No No No No
7
Escenarios de análisis y
experimentación
No No No Si
8
Visualizaciones sencillas de
interpretar
Parcialmente Parcialmente Parcialmente
Si
9
Automatización y acceso
libre a sus herramientas
Si Si Si Si
10
Técnicas clúster y de reglas
de asociación incluidas en
un mismo paquete
No No No Si

25. PROGRAMA DE
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CONOCIMIENTO
| Conclusiones (Opciones,
OG)
Dificultades
de LA
Análisis inadecuados
Variables suplementarias
Nodos significativos
Tipicalidad
Contribución
Acceso limitado a
herramientas de análisis
global
Automatización y acceso libre a sus herramientas
Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo
paquete
Visualizaciones sencillas de interpretar
Selección inadecuada de
técnicas (y opciones) de
análisis
Escenarios de análisis y experimentación.
Técnicas clúster y de reglas de asociación incluidas en un mismo
paquete
Tipo de datos amplio
Lentitud de cálculo
Entropía y conjuntos grandes de datos
Acceso a técnicas de análisis
con ingresos de tipo amplio
Tipo de datos amplio

26. PROGRAMA DE
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CONOCIMIENTO
| Producción científica
• Barragán-Pazmiño, B. M., y Pazmiño-Maji, R. (2018). Literatura Científica sobre Análisis Estadístico Implicativo: Un mapeo sistemático
de la década que transcurre. CIENCIA DIGITAL, 2, 16.
• Coutrier, R., Pazmiño Maji, R. A., Conde González, M. Á., y García-Peñalvo, F. J. (2015). Statistical implicative analysis for educational
data sets: 2 analysis with RCHIC.
• Gregori Huerta, P., Couturier, R., y Pazmiño-Maji, R. (2014). On the probability distribution of the classical Gras implication index
between two binary random variables.
• Jorge, L. O., y Pazmiño Maji, R. (2019). Educación y tecnologías de la información y la comunicación en la escuela superior politécnica
de Chimborazo: Una revisión sistemática. PRIMER CONGRESO NACIONAL DE ADMINISTRACIÓN, TECNOLOGÍA, SERVICIOS DE
TRANSPORTE Y ARTES (ATSA 2018),.
• Naranjo, M., Pazmiño-Maji, R., Conde, M., y Peñalvo, F. (2018). LA&SIA cluster methods: Computational comparison.
• Pazmiño Maji, R., Badillo, P. F. B., Conde, M. Á., y Garcia Peñalvo. (2020). Ecuadorian Higher Education in COVID-19: A Sentiment
Analysis. ACM International Conference Proceeding Series. https://doi.org/10.1145/3434780.3436679
• Pazmiño Maji, R., García Peñalvo, F. J., y Conde González, M. Á. (2017). Is it possible to apply Statistical Implicative Analysis in
hierarchical cluster Analysis? Firsts issues and answers.
• Pazmiño Maji, R., y López, L. (2018). Eficacia en el desarrollo de trabajos de titulación: Análisis de los trabajos de grado de la Facultad
de Ciencias en relación con el plan de Investigación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo-Ecuador. Virtual Educa 2018.
• Pazmiño-Maji, R. (2014). Aproximación al Análisis Estadístico Implicativo desde sus Aplicaciones Educativas.
• Pazmiño-Maji, R., Bonilla, M., Baquero, J., y Miguez, R. (2018). Software estadístico chic: Descubriendo sus potencialidades mediante el
análisis de percepción sexual universitaria. Ciencia digital, 2, 17.

27. PROGRAMA DE
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| Producción científica
• Pazmiño-Maji, R., Conde, M. Á., y García-Peñalvo, F. (2021). Learning analytics in Ecuador: A systematic review supported by
statistical implicative analysis. Universal Access in the Information Society, 1-18.
• Pazmiño-Maji, R., Conde-Gonzales M.A., y Mullo, J. L. (2019). El análisis estadístico implicativo como estrategia para la
promoción del aprendizaje en la educación media: Simulaciones para su aprendizaje.
https://knowledgesociety.usal.es/sites/default/files/evidencias/paper2new3.pdf
• Pazmiño-Maji, R., Flores, P., Yamasque, E., García, M., y Valverde, P. (2018). La investigación en las carreras de estadística del
Ecuador: Aproximación usando programas y líneas de investigación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo,
Ecuador (ESPOCH). REVISTA PERSPECTIVA, 19(4), Article 4.
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F., Conde-González, M., y Solis Benavides, C. (2019). La investigación de pregrado en la
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo: Mapeo sistemático y analíticas.
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2017a). Association rules with SIA in B-Learning Courses: A
mapping review.
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2017b). Mapeo Sistemático en B-Learning: Aplicación a
cursos moodle sobre Análisis Estadístico Implicativo.
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2017c). Statistical Implicative Analysis aproximation to KDD
and Data Mining: A systematic and mapping review in Knowledge Discovery Database framework.
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2016). Approximation of statistical implicative analysis to
learning analytics: A systematic review. Proceedings of the Fourth International Conference on Technological Ecosystems for
Enhancing Multiculturality, 355-376.

28. PROGRAMA DE
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CONOCIMIENTO
| Producción científica
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., Conde-González, M. A., García-Veloz, M. J., y Montoya-Lunavictoria, J. K. (2018). El
Análisis Estadístico Implicativo y la mejora del aprendizaje en el marco de las Analíticas de Aprendizaje: Un Mapeo
Sistemático de Literatura. USATIC2018.
• Pazmiño-Maji, R., García-Peñalvo, F. J., Conde-González, M. A., Valverde-Aguirre, P. E., y Montoya-Lunavictoria, J. K. (2018).
Predicción del Aprendizaje y Learning Analytics: Un Mapeo Sistemático del Análisis Estadístico Implicativo. USATIC2018.
• Pazmiño-Maji, R., Peñalvo, F., Lopez, J., y Conde-González, M. Á. (2019). Entornos de aprendizaje en la escuela superior
politécnica de chimborazo, transformación mediante moodle y google analytics. Memorias V Congreso Internacional de
Ciencias Pedagógicas (https://www.pedagogia.edu.ec/).
https://knowledgesociety.usal.es/sites/default/files/evidencias/paper1new1.pdf
• Pazmiño-Maji, R., Pérez, M. G., y Andaluz, V. (2014). Cuasi-implicación estadística y determinación automática de clases de
equivalencia en imágenes de resonancia magnética de cerebro. Revista Politécnica, 34(1).
• Pazmiño-Maji, R., Román, E. A., Martinez, E. E., y Páez, L. S. L. (2018). La investigación en Ciencias Ambientales en la Escuela
Superior Politécnica de Chimborazo:Características, semejanzas y dependencias.
• Pazmiño-Maji, R., Valverde-Aguirre, P. E., García-Peñalvo, F. J., y Conde-González, M. A. (2019). Caracterización de la
investigación de pregrado en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo: Un Mapeo Sistemático con nuevas técnicas de
las Analíticas de Aprendizaje. VII evento internacional La Universidad En El Siglo XXI ().
• Pazmiño-Maji, R., y Velásquez, A. C. (2018). EDUCACIÓN SUPERIOR PÚBLICA EN LA ZONA 3, COMPARADA DESDE LA
INFORMACIÓN DIGITAL DIVULGADA POR SUS UNIVERSIDADES.

29. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
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SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
| Tamaño de la
población
287690158880655286600671819608582781083633835430585477262916649285146966549746626648993008063287888911117098600375993215312353125816942708494985750397779259747342186492700854746224958531600557062482177474171210574456780329137382053701351847035829394105715289393603049664690951086500585573041613915541943482204464085952702
397415435715519110434401626405904092358984585185912478419315957471163173350509915946262896124985205236758826101611653720630702683574792456699817727155161242092132727442611755906446899440216169727390828036717027197160712071480437458163111331612143729225379456795892436845351586992777867144951775239182753135248222500414174
840072786949123618120322675579712059372719711604952289786609410444572026275419191671463897179699280914476775034140448466526687378884659476375546630657388843587225060381573780720732656632300545227986830560814234382984780668374987078891179260258439451283543446708708950310475862178453636480490551150418940928437188772573126
986630005435500128457652423645098699201114914669929356966538361903791911538349019346448835480865680911764218275810751293544279953243570530114339709669124975036644766500637291010944228739868335963356340510245625956130389612590810678309314959882594998380697015088672829011263314792013386764854632868079160242560521968424495
081372074392803237114833128789445069298904994006290197801863245379054888574109528509445063350290423644629107767486164652844012660502750662587303286834504125123106235894772382858095228913098542568363503670626541059509907411228764791464558793460602121549136969548556643906984559676728723275294859390918133447382482726518642
376424765948181583277204647090191877753347280645915598780230430889600727443013823118222399200306117821545884206446084852407138698643210585513925171689164470918929055384621639461161256065303347289868752346481950668466657946056591834713854602657284662351921046099034335406632741904451390492080428677531039528803305629604469
958777040397082034697971897022010938493234468286270619876811846537907173077773948854017214057271004171124059098704960101593043129839366530213488201935645903908323235435085995040019774614755752421371781541938823220876057247900890647579183741520578520786979652201549775345705836212936978287787298129569182423224386601415801
073981417760659337432233119224646639966218464501657323606437608788951459735241938716395687718559385002466538703893864154486710547311324964475756677761499985536632668806372089272374075795686260656876469408218886131829438566823819503704784246553487699811231273768658780788840052350619537012102658742028981727922832411121070
365828481446853587513013953113495186820262045068566016081815917465908842710261460410034319684846152093841946581458028321270792176111840471475377129570448018555422297826898483399121434357259687306795636173894821350222270704742308087319862177939497131760177572394986871585849240810353449202450123680802393257974534760614099
692712389329658449472268230271134358583563936112107452968282256695716482518243909202368824818699565926634084005060837323389924637471721304970820444423739088447576578379424161029150282723929610739446329141129996959075314349096257194812154678317550664710431218871838550398702028444493926034027434838675009838590726590202230
033529118930316560979685122334963007356105357573254339992985938987540915897522932562218599640414740266606489020107707571023776069482963973302291586453698019860004734723371105883468841198507439304899958509663186874126879407436192229406461483739700701094445780543497006667366566005622658216833863009147798663678691865859898
785905689814848656953401248634234324546353321359220393560440912917803179904940948200231622192726746265877671373789881751866835381877561279716929460117785635199768895497226012630613752014016967453505557955471366008555780554421136766604294055945719067266422112812852781944915989937232581603920828350787153775317598485709982
828494913677779083786482901975011518806026499395083393910660593760438609748327002195840072420477536550352739961955229959272193408696280248261367153759809994873192592991410919049470764000727540649789964206662665827124630339708820830634108387856469446797696907104346407376176624201887882869876564407099300563061502174197209
786639305924047452171730181006159866173040024633438303655314841913790262723681908242429475726220857954357228963166339316975338991096525050099224540894294244592405493647258196077549387539747178842508835847105967749596609005078195774669394652061950883129496109474654655344973055180699906727082539078009177099773671498557292
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30. PROGRAMA DE
PROGRAMA DE
DOCTORADO
DOCTORADO
FORMACIÓN EN LA
FORMACIÓN EN LA
SOCIEDAD DEL
SOCIEDAD DEL
CONOCIMIENTO
CONOCIMIENTO
Gracias