Beneficios del uso de técnicas de minería de datos para extraer y analizar datos de twitter aplicados en la educación superior: una revisión sistemática de la literatura

Abstract

In recent years, there has been a growing interest by education actors to include TIC in their institutions; as well as social networks, far from being a problem and their use aimed, permit innovate traditional classes and improve communication between teachers and students This study has two objectives: (1) conduct a systematic literature review through searching papers published between January/2007 and March/2019 in data bases like as ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer and others, to evidence researches that apply data mining techniques to extract and analyze Twitters data in higher education; and (2) to emphasize pedagogic practices that include Twitter and data mining to improve education process. From 315 papers obtained, only 65 fulfilled inclusion criteria. The main results indicate that: (1) the most used data mining techniques are predictive with classification tasks; (2) Twitter is principally used to: (a) determinate perception; (b) share information, materials and resources; (c) generate communication and participation; (d) promote abilities and (e) improve oral expression and academic performance; (3) United States has the most numbers of researches in this area; however, in Latin-American countries findings are not enough, so, there a new area to investigate in this region and (4) researches used models, methods, strategies, theories and instruments as a pedagogic practice; so that, there wasn’t an agreement about a shape to include Twitter data extracting in higher education to improve teaching and learning process.

En los últimos años, existe un creciente interés por los actores de la educación en la inclusión de las TIC en sus instituciones, como es el caso de las redes sociales, que lejos de ser un problema y mediante un uso guiado de las mismas, permiten innovar las sesiones de clases tradicionales y mejorar la comunicación entre docentes y estudiantes. En el presente estudio se plantearon dos objetivos: (1) realizar una revisión sistemática de la literatura, mediante la búsqueda de artículos publicados entre Enero/2007 y Marzo/2019, en bases de datos como ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer, entre otras, para identificar las investigaciones que han aplicado técnicas de minería de datos, para la extracción y análisis de datos de Twitter en la educación superior; y, (2) destacar las prácticas pedagógicas que han incorporado Twitter y minería de datos para mejorar los procesos educativos. De los 315 artículos obtenidos, fueron seleccionados 65 que cumplieron con los criterios de inclusión. Los principales resultados indican que: (1) las técnicas de minería de datos más utilizadas son predictivas con tareas de clasificación; (2) Twitter se usa principalmente para: (a) determinar percepción estudiantil; (b) compartir información, material y recursos; (c) generar comunicación y participación; (d) fomentar habilidades; y (e) mejorar la expresión oral y el rendimiento académico; (3) Estados Unidos es el país con mayor número de trabajos; sin embargo, en países de Latinoamérica los hallazgos son pocos, por lo que, se apertura un campo de investigación en esta región; y (4) los estudios incluyeron modelos, métodos, estrategias, teorías o instrumentos como práctica pedagógica; de modo que, no existe un consenso en la forma en que los datos extraídos de Twitter podrían ser incorporados en la educación superior para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.