Este trabajo me ha llamado la atención porque hace el esfuerzo en utilizar Minería de Datos Educativos sin parámetros, acercándola  al usuario profesional de la formación eLearning que no necesariamente sea un experto en análisis multivariante.

GARCIA SAIZ, Diego dirigido por Zorrilla Pantaleón, Marta E., de la Univ. de Cantabria es del congreso EDM de 2011 (http://eprints.pascal-network.org/archive/00009098/01/Trabajo_Master_Matematicas_y_Computacion_-_Diego_Garcia_Saiz.pdf)  compara en el estudio diferentes técnicas generadoras de reglas (utilizando algoritmos para generar reglas de asociación) que facilitan al profesor la identificación del comportamiento del estudiante durante el aprendizaje eLearning, concluyendo que el algoritmo más eficiente es el creado  por José Luis Balcázar (Balcázar, 2011. Tenemos una obra suya en la biblioteca de este site) en su herramienta Yacaree para generar reglas de asociación sin necesidad de introducir parámetros iniciales.

En la segunda parte del trabajo (ya de nivel avanzado) hace un estudio de clasificadores y de construcción de algoritmos de meta-predicción :

Tabla-GARCIA-SAIZ

La conclusión sobre los clasificadores es interesante pues si bien no detecta especiales ventajas de un algoritmo sobre otro en cuanto a la clasificación obtenida, sí resalta uno por su sencillez de interpretación y manejo para usuarios no expertos: el J48.

Termina el estudio con el estudio de meta-predictores y sus combinaciones.

Creo que merece la pena la reflexión sobre la facilidad de interpretación y uso. Mejorando el conocimiento del comportamiento del estudiante mejoraremos las técnicas de Formación Adaptativa.