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Subject: search.filters.subject.educational data mining

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    Smart Learning
    (MDPI, 2020-10-06) García-Peñalvo, F. J.; Casado-Lumbreras, C.; Colomo-Palacios, R.; Yadav, A.
    Artificial intelligence applied to the educational field has a vast potential, especially after the effects worldwide of the COVID-19 pandemic. Online or blended educational modes are needed to respond to the health situation we are living in. The tutorial effort is higher than in the traditional face-to-face approach. Thus, educational systems are claiming smarter learning technologies that do not pretend to substitute the faculty but make their teaching activities easy. This Special Issue is oriented to present a collection of papers of original advances in educational applications and services propelled by artificial intelligence, big data, machine learning, and deep learning
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    Autoría y analítica de aplicaciones móviles educativas multimodales
    (2016-09) Ruiz-Rube, I.; Miguel Mota, J.; Person, T.; Berns, A.; Dodero, J. M.
    Las interacciones de los estudiantes con dispositivos y aplicaciones móviles con propósitos educativos generan una gran cantidad de información que puede ser tratada con técnicas analíticas y de minería de datos para que el profesor pueda tomar decisiones relacionadas con el aprendizaje. No obstante, el desarrollo de aplicaciones móviles que sean capaces de recoger estas interacciones no es trivial para un usuario que no posea los conocimientos adecuados de programación. En este artículo se propone un componente para la captura y análisis de interacciones dentro de una herramienta de autor para la creación de aplicaciones móviles con capacidades extendidas, sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación. La evaluación de la propuesta se ha llevado a cabo mediante el desarrollo y recogida de interacciones de una aplicación de apoyo al aprendizaje de idiomas utilizando realidad aumentada.