Analysis through machine learning on influence of covid-19 on higher education before, during and after pandemic

Resumen (es)

La minería de datos, un proceso para descubrir características silenciosas de los big data, es una de esas técnicas que hoy en día se han hecho más populares para tratar volúmenes masivos de información de conjuntos de datos. En el presente estudio, aplicamos un análisis de aprendizaje automático, una de las técnicas de minería de datos, para clasificar las notas obtenidas por los estudiantes antes, durante y después de la pandemia de Covid-19. Los resultados obtenidos nos permiten tener una idea de si la pandemia afectó a las notas de los alumnos o les ayudó a mejorar su media. El objetivo principal de este estudio es optimizar las técnicas de monitoreo en una universidad pública ubicada en Colombia lo cual será muy valioso para el gobierno, educadores, estudiantes, investigadores y demás involucrados en entender la gravedad del problema que Covid-19 presenta en la educación.

Resumen (en)

Data mining, a process of uncovering silent characteristics of big data is one of such techniques which have nowadays become more popular for treating massive volume of data set information. In the current study, we apply a machine learning analysis, one of the data mining techniques to classify grades obtained by students before, during and after Covid-19 pandemic. The results obtained permit us to have a sense of knowing if pandemic affected the grades of the students or helped the students to improve their average. The main objective of this study is to optimize monitoring techniques in a public university located in Colombia which will be very valuable to the government, educators, students, researchers and others involved in understanding seriousness of the problem that Covid-19 present in the education.

Resumen (pt)

A mineração de dados, um processo para descobrir características silenciosas de big data, é uma das técnicas que se tornaram mais populares hoje em dia para lidar com volumes maciços de informações de conjuntos de dados. No presente estudo, aplicamos a análise de aprendizado de máquina, uma das técnicas de mineração de dados, para classificar as notas obtidas pelos alunos antes, durante e depois da pandemia de Covid-19. Os resultados obtidos nos permitem ter uma ideia se a pandemia afetou as notas dos alunos ou os ajudou a melhorar sua média. O principal objetivo deste estudo é otimizar as técnicas de monitoramento em uma universidade pública localizada na Colômbia, o que será muito valioso para o governo, educadores, estudantes, pesquisadores e outros envolvidos na compreensão da gravidade do problema que a Covid-19 apresenta na educação.