| Sumario: | La presente investigación luego de más de diez años de producción de Moodle para el soporte de cátedras, tiene como principal objetivo la conectividad automática entre las bases de datos SIU-Guaraní (la mandatoria), SIU-Kolla y Econet. Esto permitirá entre otras cosas: contar con datos educativos certeros en bases de datos confiables, mejorar la eficiencia administrativa en la carga de información al realizarse por única vez y luego ser compartida, depurar las bases de datos automáticamente al formular una máquina (pieza de software) para autoaprender, incorporando Inteligencia Artificial a través de una machine learning. Además esto facilitará los aprendizajes didáticos. Esta herramienta estará a disposición de la Secretaría Académica, el Servicio de Apoyo Pedagógico y Orientación al Estudiante (SAPOE), Direcciones de Carrera y de los Profesores Editores para la toma de decisiones y el planteo de estrategias a nivel EIS (Sistema de Información Ejecutiva). Para ello se cuenta con las opciones analíticas de Moodle y las que se pueden desarrollar con Python, con datos educativos en línea, a través de la metodología CRISP-DM.
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