BOOK REVIEW

Book Review

Handbook of Educational Data Mining
Editado por Cristóbal Romero, Sebastian Ventura, Mykola Pechenizkiy y Ryan S.J.d. Baker
Editorial CRC Press
Edición 2011. ISBN 978-1-4398-0457-5

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El avance de la tecnología, tanto en lo que se refiere al registro como al almacenamiento de información, ha dado lugar a la generación de grandes volúmenes de datos. La Minería de Datos engloba al conjunto de técnicas que pueden utilizarse para extraer patrones nuevos, novedosos y útiles que permitan comprender, analizar y resumir la información disponible. Actualmente existen registros digitales de procesos  de diversa índole entre los cuales también se encuentran los relacionados con la enseñanza y el aprendizaje. Cuando la Minería de Datos se aplica a este tipo de información se habla de Minería de Datos Educativa (en inglés Educational Data Mining).

El libro Handbook of Educational Data Mining  está dividido en dos partes. La primera parte incluye nueve capítulos que cubren los aspectos generales de la temática.  Si bien los temas incluidos son conocidos, no es común encontrarlos aplicados en forma simultánea a temas relacionados con educación. Por ejemplo, presenta un capítulo dedicado a la visualización de la información donde se mencionan herramientas informáticas existentes aplicadas a situaciones concretas tales como: modelizar el perfil del alumno, representar su avance académico, graficar su participación en un curso virtual, entre otras.  Este enfoque continúa a lo largo de toda la primera parte del libro abarcando las principales técnicas de Minería de Datos que se han aplicado en temas de educación cubriendo aspectos relacionados con la descripción y clasificación de la información.

La segunda parte se encuentra formada por 25 casos de estudio a través de los cuales puede apreciarse el interés que la comunidad científica manifiesta por este tema así como la gran diversidad de problemas que pueden ser  abordados con estas técnicas. Todo esto no hace más que reforzar la importancia que tienen los modelos, construidos a partir de las técnicas de Minería de Datos, en el área educativa.

En resumen, este libro es un excelente material de lectura tanto para quienes ya conocen las técnicas como para los que recién se inician. Los lectores que posean conocimientos previos de Minería de Datos podrán apreciar en detalle la resolución de problemas concretos mientras que los más novatos encontrarán en los primeros capítulos los conceptos básicos de esta temática.

Lic. Laura Lanzarini
Facultad de Informática – UNLP
laural@lidi.info.unlp.edu.ar