3.2 Metodos estadisticos, aprendizaje y mineria de datos

Métodos estadísticos

El método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos para el manejo de los datos cualitativos y cuantitativos de la investigación.

Dicho manejo de datos tiene por propósito la comprobación, en una parte de la realidad, de una o varias consecuencias verificables deducidas de la hipótesis general de la investigación.

Las características que adoptan los procedimientos propios del método estadístico dependen del diseño de investigación seleccionado para la comprobación de la consecuencia verificable en cuestión. 

El método estadístico tiene las siguientes etapas:

1. Recolección (medición). Consiste en la medición de las variables.
2. Recuento (cómputo). La información recogida es sometida a revisión, clasificación y cómputo numérico.
3. Presentación. Se elaboran los cuadros y los gráficos que permiten una inspección precisa y rápida de los datos.
4. Síntesis. La información es resumida en forma de medidas que permiten expresar de manera sintética las principales propiedades numéricas de grandes series o agrupamientos de datos.
5. Análisis. Mediante fórmulas estadisticas se efectúa la comparación de las medidas de resumen previamente calculadas.

Aprendizaje

Los procesos de aprendizaje son las actividades que realizan los estudiantes para conseguir el logro de los objetivos educativos que pretenden. Constituyen una actividad individual, aunque se desarrolla en un contexto social y cultural, que se produce a través de un proceso de interiorización en el que cada estudiante concilia los nuevos conocimientos a sus estructuras cognitivas previas. La construcción del conocimiento tiene pues dos vertientes: una vertiente personal y otra social.

En general, para que se puedan realizar aprendizajes son necesarios tres factores básicos:

• Inteligencia y otras capacidades, y conocimientos previos (poder aprender): para aprender nuevas cosas hay que estar en condiciones de hacerlo, se debe disponer de las capacidades cognitivas necesarias para ello (atención, proceso...) y de los conocimientos previos imprescindibles para construir sobre ellos los nuevos aprendizajes

• Experiencia (saber aprender): los nuevos aprendizajes se van construyendo a partir de los aprendizajes anteriores y requieren ciertos hábitos y la utilización de determinadas técnicas de estudio:

• instrumentales básicas: observación, lectura, escritura...

• repetitivas (memorizando): copiar, recitar, adquisición de habilidades de procedimiento…

• de comprensión: vocabulario, estructuras sintácticas...

• elaborativas (relacionando la nueva información con la anterior): subrayar, completar frases, resumir, esquematizar, elaborar diagramas y mapas conceptuales, seleccionar, organizar…

• exploratorias: explorar, experimentar...

• de aplicación de conocimientos a nuevas situaciones, creación

• regulativas (metacognición): analizando y reflexionando sobre los propios procesos cognitivos

• Motivación (querer aprender): para que una persona realice un determinado aprendizaje es necesario que movilice y dirija en una dirección determinada energía para que las neuronas realicen nuevas conexiones entre ellas.

Todo aprendizaje supone una modificación en las estructuras cognitivas de los aprendices o en sus esquemas de conocimiento y, se consigue mediante la realización de determinadas operaciones cognitivas. No obstante, a lo largo del tiempo se han presentado diversas concepciones sobre la manera en la que se producen los aprendizajes y sobre los roles que deben adoptar los estudiantes en estos procesos.
En cualquier caso hoy en día aprender no significa ya solamente memorizar la información, es necesario también:

• Comprender esta nueva información.
• Analizarla
• Considerar relaciones con situaciones conocidas y posibles aplicaciones. En algunos casos valorarla.
• Sintetizar los nuevos conocimientos e integrarlos con los saberes previos para lograr su "apropiación" e integración en los esquemas de conocimiento de cada uno.

Bloom considera 6 objetivos cognitivos básicos: conocer, comprender, aplicar, analizar, sintetizar y valorar.
El aprendizaje siempre implica:

• Una recepción de datos, que supone un reconocimiento y una elaboración semántico-sintáctica de los elementos del mensaje (palabras, iconos, sonido) donde cada sistema simbólico exige la puesta en juego actividades mentales distintas: los textos activan las competencias lingüísticas, las imágenes las competencias perceptivas y espaciales, etc

•  La comprensión de la información recibida por parte del estudiantes que, a partir de sus conocimientos anteriores, sus habilidades cognitivas y sus intereses, organizan y transforman la información recibida para elaborar conocimientos.

• Una retención a largo plazo de esta información y de los conocimientos asociados que se hayan elaborado.

• La transferencia del conocimiento a nuevas situaciones para resolver con su concurso las preguntas y problemas que se plateen.

Minería de datos:

El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Cuatro etapas principales:

  Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.

 Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.

  Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.

  Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones. 

Protocolo para realizas una minería de datos:

Un proyecto de minería de datos tiene varias fases necesarias que son, esencialmente:

• Comprensión del negocio y del problema que se quiere resolver.
• Determinación, obtención y limpieza de los datos necesarios.
• Creación de modelos matemáticos.
• Validación, comunicación, etc. de los resultados obtenidos.
• Integración, si procede, de los resultados en un sistema transaccional o similar.

La relación entre todas estas fases sólo es lineal sobre el papel. En realidad, es mucho más compleja y esconde toda una jerarquía de subfases. A través de la experiencia acumulada en proyectos de minería de datos se han ido desarrollando metodologías que permiten gestionar esta complejidad de una manera más o menos uniforme.

REFERENCIAS:
http://peremarques.pangea.org/aprendiz.htm
www.cobatab.edu.mx/descargasgrales/academico2011/metodo_estadistico.pdf

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx

http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos