Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

2021_07_01 Premios eMadrid_Pedro Manuel Moreno Marcos

2021_07_01 Premios eMadrid_Pedro Manuel Moreno Marcos

Related Books

Free with a 30 day trial from Scribd

See all

Related Audiobooks

Free with a 30 day trial from Scribd

See all
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

2021_07_01 Premios eMadrid_Pedro Manuel Moreno Marcos

  1. 1. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos Autor: Pedro Manuel Moreno Marcos Directores: Carlos Delgado Kloos y Pedro José Muñoz Merino Departamento de Ingeniería Telemática Universidad Carlos III de Madrid XI Jornadas eMadrid 30 de junio de 2021 Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 1/15
  2. 2. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Índice 1 Introducción y estado del arte 2 Metodología y escenarios 3 Resultados 4 Conclusiones Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 2/15
  3. 3. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Introducción ‚ Aumento de recogida de datos ‚ Uso de la analítica del aprendizaje § Información de los estudiantes Aumento de datos Uso de analítica del aprendizaje Aplicación: predicción Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 3/15
  4. 4. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Objetivos 1 Análisis de la necesidad de la predicción 2 Análisis del efecto de algunas variables predictoras 3 Análisis temporal en cursos síncronos/asincronos 4 Análisis de algunos casos de generalización de los modelos predictivos a otros contextos 5 Análisis del efecto de las variables a predecir Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 4/15
  5. 5. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Estado del arte Principales conclusiones y contribuciones ‚ Falta analizar nuevas variables predictoras (p.ej., autorregulación, comportamientos) y corroborar existentes en nuevos escenarios ‚ Falta relacionar variables dependientes y justificarlas ‚ Faltan conclusiones globales sobre el análisis temporal en diferentes contextos ‚ Faltan análisis sobre la generalización para conocer posibles condiciones, aproximaciones, etc. Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 5/15
  6. 6. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Escenarios educativos 1 MOOC sobre programación en Java (edX – UC3M) 2 MOOC sobre programación en Java (edX – HKUST) 3 MOOCs sobre tres temáticas (Coursera - PUC) 4 SPOCs preparación al acceso a la universidad (edX Edge - KU Leuven) 5 SPOCs apoyo a clases presenciales universitarias (Open edX – UC3M) 6 Datos de primaria y secundaria (plataforma propietaria) Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 6/15
  7. 7. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Medidas Variables independientes Vídeos Ejercicios Actividad Foro SRL Comportamientos Tipología curso Variables dependientes Notas Éxito Abandono Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 7/15
  8. 8. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Análisis cualitativo de la necesidad de la predicción ‚ Baja adopción a nivel institucional ‚ Líderes institucionales y expertos § Necesidad detectar abandono / bajo rendimiento § Indicadores de éxito de la titulación ‚ Profesores § Detectar estudiantes en riesgo § Preocupaciones: personalización y nivel de intervención § Tutores personales ‚ Estudiantes § Alertas riesgo suspenso § Dudas sobre datos, rol de profesores e intervenciones Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 8/15
  9. 9. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Efecto de las variables predictoras ‚ Tipos de variables § Ejercicios (formativos y sumativos) § Vídeos § Actividad § Foro § SRL § Comportamientos ‚ Modo no acumulativo ‚ Importancia del contexto ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0.15 0.20 0.25 0.30 1 2 3 4 5 Semana RMSE Modo No acumulativo Acumulativo Nota a predecir ● NF T2 T3 T4 T5 P3 P5 Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 9/15
  10. 10. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Análisis temporal ‚ Es posible tener predicciones tempranas, aunque el contexto influye Contexto Escenarios AUC ě 0.8 MOOCs 1, 2 y 3 20-40% SPOC 4 90% SPOCs 5 y 6 13-35% GLOBAL (salvo escenario 4) 13-40% Alumno B Alumno C Alumno A Enero 15-FEB 15-ABR 15-JUN Diciembre Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 10/15
  11. 11. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Generalización de los modelos predictivos ‚ Transferir modelos § Mismos estudiantes § Mismo curso (otra edición) ~ § Curso y cohorte diferente § Importancia del contexto ‚ Agregado de cursos § Buen poder predictivo a nivel global § Puede no generalizar en algunos cursos ‚ Reutilizar y adaptar § Puede evitar problemas, pero más costoso Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 11/15
  12. 12. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Efecto de las variables a predecir ‚ Relación entre predicciones de la nota final y examen final ‚ Perfiles a partir de las predicciones del abandono y la nota ‚ Importancia de la selección de la variable en los resultados ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 0 25 50 75 100 Probabilidad de abandono (%) Predicción de la nota (sobre 10) Clúster ● ● ● ● ● ● ● C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 12/15
  13. 13. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Conclusiones ‚ Resumen de resultados § Los interesados reconocen la importancia de la predicción § Las variables tienen un alto impacto (especialmente los ejercicios, vídeos, actividades y SRL) § Predicciones tempranas, aunque contexto afecta § Diferentes formas para tratar la generalización § Relación de variables dependientes Ñ más información ‚ Aplicabilidad § Técnicos e instructores § Mejora el diseño y orquestación de los cursos ‚ Limitaciones: contexto, variables y filtrados ‚ Trabajo Futuro: analizar nuevos escenarios, variables, algoritmos, filtrados y generalización a lo largo del tiempo Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 13/15
  14. 14. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones Impacto de la tesis ‚ 9 publicaciones en revistas JCR (6 Q1 y 3 Q2) § Listado: scholar.google.es/citations?user=YlpQpzQAAAAJ ‚ 9 publicaciones adicionales (1 revista, 1 congreso CORE A, 5 congresos adicionales, 1 workshop y 1 libro) ‚ 1 publicación JCR actualmente en revisión ‚ Participación en 7 proyectos de investigación (LALA, SHEILA, SmartLET, RESET, SNOLA, eMadrid y proyecto con empresa) ‚ 2 estancias de investigación (1 mes en KU Leven y 3 meses en Hong Kong University of Science and Technology) Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 14/15
  15. 15. Introducción y estado del arte Metodología y escenarios Resultados Conclusiones ¡Muchas gracias por vuestra atención! Pedro Manuel Moreno Marcos Universidad Carlos III de Madrid Analítica del aprendizaje para la predicción en escenarios educativos heterogéneos 15/15

    Be the first to comment

2021_07_01 Premios eMadrid_Pedro Manuel Moreno Marcos

Views

Total views

22

On Slideshare

0

From embeds

0

Number of embeds

0

Actions

Downloads

0

Shares

0

Comments

0

Likes

0

×