| Revista: | Revista Perspectiva Empresarial (Sabaneta) |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000509274 |
| ISSN: | 2389-8194 |
| Autores: | Pacheco Ortiz, Josué Rodríguez Mazahua, Lisbeth Mejía Miranda, Jezreel Machorro Cano, Isaac Alor Hernández, Giner Juárez Martínez, Ulises |
| Año: | 2020 |
| Volumen: | 7 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 19-30 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Una de las etapas más importantes de las pruebas adaptativas informatizadas es la selección de ítems, en la cual se utilizan diversos métodos que presentan ciertas debilidades al momento de su aplicación. Así, en este trabajo, se propone la integración de la minería de reglas de asociación como criterio de selección de ítems en un sistema CAT. Se presenta el análisis de algoritmos de minería de reglas de asociación como Apriori, FP-Growth, PredictiveApriori y Tertius en dos conjuntos de datos con el fin de conocer las ventajas y desventajas de cada algoritmo y elegir el más adecuado. Se compararon los algoritmos teniendo en cuenta el número de reglas descubiertas, el soporte y confianza promedios y la velocidad. Según los experimentos, Apriori encontró reglas con mayor confianza y soporte en un menor tiempo |
| Resumen en inglés | One of the most important stages of Computerized Adaptive Testing is the selection of items, in which various methods are used, which have certain weaknesses at the time of implementation. Therefore, in this paper, it is proposed the integration of Association Rule Mining as an item selection criterion in a CAT system. We present the analysis of association rule mining algorithms such as Apriori, FP-Growth, PredictiveApriori and Tertius into two data set with the purpose of knowing the advantages and disadvantages of each algorithm and choose the most suitable. We compare the algorithms considering number of rules discovered, average support and confidence, and velocity. According to the experiments, Apriori found rules with greater confidence, support, in less time |
| Resumen en portugués | Uma das etapas mais importantes das provas adaptativas informatizadas é a seleção de itens, na qual se utilizam diversos métodos que apresentam certas debilidades no momento da sua aplicação. Assim, neste trabalho, se propõe a integração da mineração de regras de associação como critério de seleção de itens num sistema CAT. Se apresenta a análise de algoritmos de mineração de regras de associação como Apriori, FP-Growth, PredictiveApriori e Tertius em dois conjuntos de dados com o fim de conhecer as vantagens e desvantagens de cada algoritmo e eleger o mais adequado. Se compararam os algoritmos tendo em conta o número de regras descobertas, o suporte e confiança em média e a velocidade. Segundo os experimentos, Apriori encontrou regras com maior confiança e suporte num menor tempo |
| Disciplinas: | Educación |
| Palabras clave: | Educación a distancia, E-learning, Pruebas adaptativas, Reglas de asociación, Sistemas inteligentes |
| Texto completo: | https://revistas.ceipa.edu.co/index.php/perspectiva-empresarial/article/view/666/934 |
