La presente investigación se desarrolló en el campo de las tecnologías aplicadas a la educación, de forma particular, mediante el uso de técnicas de Minería de Datos y la integración de redes sociales. La Minería de Datos es un campo interdisciplinario, que integra diferentes áreas como la estadística y las ciencias de la computación; con el propósito de descubrir patrones de forma automática en grandes volúmenes de datos, para la posterior toma de decisiones. Por su característica, la Minería de Datos puede ser aplicada en diversas áreas como: las Finanzas, Ventas, Medicina, Educación, entre otras; donde se dispone de un variado conjunto de técnicas o métodos de Minería de Datos que son aplicadas con diferentes propósitos y objetivos, como los modelos predictivos y modelos descriptivos, con tareas de clasificación y regresión, así como de asociación y agrupamiento respectivamente. En el área de la educación, se ha evidenciado el uso de distintas técnicas de Minería de Datos, con diferentes objetivos, entre los que se puede mencionar: detección de los estudiantes en riesgo de reprobar o desertar, análisis de los sentimientos y emociones de los estudiantes, predicción del rendimiento académico, mejora de la comunicación de docentes-estudiantes, entre otros; mediante la extracción de datos provenientes de las redes sociales. Sin embargo, pocos estudios refieren al uso de prácticas pedagógicas que, integren el uso de técnicas de Minería de Datos y la red social Twitter, que permita predecir las dificultades expresadas por los estudiantes con datos provenientes de esta red, y que permita mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje de los estudiantes universitarios. El objetivo de la presente tesis doctoral, consiste en proponer una estrategia didáctica que integre técnicas de Minería de Datos para predecir las dificultades que experimentan los estudiantes universitarios en una sesión de clase, mediante la extracción de datos provenientes de la red social Twitter; con el propósito de que, el docente cuente con una herramienta que le permita brindar ayuda oportuna a los estudiantes, en los temas que demandan mayor atención en la enseñanza de la asignatura de Programación 1, en la Universidad Central del Ecuador, ubicada en la ciudad de Quito. La estrategia didáctica propuesta, denominada Justo a Tiempo para Enseñar con Twitter «Just in Time to Teach with Twitter» (JiTTwT), contempla 4 fases; cada una está compuesta por diferentes actividades y tareas, que integran tanto orientaciones pedagógicas como tecnológicas. Con estas dos orientaciones, se desarrolló una herramienta en el lenguaje de programación Python, denominada «API Issues», que cumple 4 funcionalidades: 1) extracción de los datos provenientes de Twitter; 2) preprocesamiento de los datos; 3) construcción y evaluación del modelo; y 4) predicción del tipo de dificultad. Con la API Issues se logró automatizar las diferentes fases de la Estrategia Didáctica JiTTwT, de manera que, el docente cuente con una herramienta de apoyo en su labor docente, anticipando las dificultades que los estudiantes pueden experimentar durante las clases presenciales, mediante la visualización de un mapa de los temas más relevantes. Para alcanzar los objetivos propuestos, se realizó una revisión sistemática de la literatura, que permitió identificar los vacíos de las investigaciones previas, de manera que, la Estrategia Didáctica JiTTwT cuente con características de innovación en el campo de la educación superior, mediante el uso de técnicas de Minería de Datos y la red social Twitter. La estrategia didáctica fue aplicada en dos instancias, de manera que permita validar su desarrollo. Los índices de reprobación de la asignatura de Programación 1 son elevados; por lo que, se espera que la Estrategia Didáctica JiTTwT permita al docente tomar acciones anticipadas, para minimizar los problemas identificados en los estudiantes. Así, esta estrategia se constituye en un aporte en el área de las Ciencias de la Computación, donde se imparte programación en la educación superior; sin descartar la posibilidad de ser utilizada en otros niveles de educación. Además, la herramienta «API Issues» posee cuatro funcionalidades, dos de las cuales pueden ser empleadas como instrumento de automatización de algunos procesos del KDD, esto es: la extracción de los datos provenientes de Twitter y el preprocesamiento de los datos; por lo que podría ser aplicada en otras áreas de trabajo futuro, y con las otras dos funcionalidades, es posible realizar la predicción del aprendizaje o predicción de la participación estudiantil.
