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Análisis del comportamiento de estudiantes de entornos virtuales de aprendizaje

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"Análisis del comportamiento de estudiantes de entornos virtuales de aprendizaje", por Dr. Juliá Minguillón. Presentación de la jornada "Análisis del comportamiento de los estudiantes de la UOC".

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Análisis del comportamiento de estudiantes de entornos virtuales de aprendizaje

  1. 1. Análisis del comportamiento de estudiantes de entornos virtuales de aprendizaje <ul><ul><li>Julià Minguillón </li></ul></ul><ul><ul><li>Universitat Oberta de Catalunya </li></ul></ul><ul><ul><li>Seminario Cátedra UNESCO en E-learning </li></ul></ul><ul><ul><li>Barcelona, Julio 2008 </li></ul></ul>
  2. 2. Objetivos <ul><li>Obtener conocimiento sobre el proceso de aprendizaje en entornos virtuales </li></ul><ul><li>Validar o refutar hipótesis usadas para el diseño del proceso de aprendizaje </li></ul><ul><li>Optimizar el acceso a recursos y servicios </li></ul><ul><li>Conocer las necesidades reales del estudiante </li></ul><ul><li>Ofrecer servicios personalizados </li></ul><ul><li>Combatir la frustración del estudiante virtual </li></ul>
  3. 3. Problemas <ul><li>El proceso de aprendizaje no se produce exclusivamente en el entorno virtual </li></ul><ul><li>estar conectado ≠ estudiar y aprender </li></ul><ul><li>La mayor parte de contenidos están en papel </li></ul><ul><li>Interacción “fuera” del entorno virtual </li></ul><ul><li>Nuevas tendencias web 2.0: </li></ul><ul><ul><li>Herramientas colaborativas: wiki, blog, etc. </li></ul></ul><ul><ul><li>Mayor importancia de la interacción </li></ul></ul>
  4. 4. Hipótesis de trabajo <ul><li>La interacción del estudiante con los elementos que forman el proceso de aprendizaje en entornos virtuales contiene información que puede ser usada para mejorarlo </li></ul><ul><li>Es necesario capturar y analizar los datos sobre esta interacción a lo largo del ciclo de vida del estudiante </li></ul><ul><li>Deben realizarse diferentes niveles de análisis con diferentes objetivos en cada nivel </li></ul>
  5. 5. Ciclo de vida del estudiante <ul><li>Fases: </li></ul><ul><ul><li>Captación </li></ul></ul><ul><ul><li>Acceso </li></ul></ul><ul><ul><li>1a Matrícula </li></ul></ul><ul><ul><li>1r Semestre </li></ul></ul><ul><ul><li>Evaluación continua y/o final </li></ul></ul><ul><ul><li>Matrícula + Semestre + Evaluación </li></ul></ul><ul><ul><li>Titulación vs Abandono </li></ul></ul><ul><ul><li>2a Titulación </li></ul></ul>
  6. 6. Niveles de análisis <ul><li>Nivel de sesión: </li></ul><ul><ul><li>Qué hace el estudiante cuando se conecta </li></ul></ul><ul><li>Nivel de semestre: </li></ul><ul><ul><li>Qué hace el estudiante durante el curso </li></ul></ul><ul><li>Nivel de lifelong learning : </li></ul><ul><ul><li>Qué hace el estudiante a lo largo de su estancia en la universidad </li></ul></ul><ul><li>Cada nivel aporta información al siguiente </li></ul>
  7. 7. El concepto de navegación <ul><li>En cada nivel tiene un significado diferente: </li></ul><ul><ul><li>Nivel de sesión: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Cómo el estudiante accede a los servicios del entorno virtual de aprendizaje </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Nivel de semestre: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Cómo el estudiante avanza en el proceso de aprendizaje de una o más asignaturas </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Nivel de lifelong learning : </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Cómo el estudiante progresa y consigue (o no) sus objetivos </li></ul></ul></ul>
  8. 8. Captura de datos <ul><li>Sistemas basados en el cliente: </li></ul><ul><ul><li>El usuario utiliza un cliente especial o un navegador modificado para acceder al entorno virtual </li></ul></ul><ul><li>Métricas remotas: </li></ul><ul><ul><li>Los datos son recogidos mediante un mecanismo externo incrustado en el entorno virtual </li></ul></ul><ul><li>Logs : </li></ul><ul><ul><li>Los datos son recogidos en los diferentes servidores a los cuales accede el usuario en forma de registros </li></ul></ul>
  9. 9. Ficheros de log <ul><li>Cada servidor registra los accesos realizados </li></ul><ul><li>Diversos formatos: web, propietarios </li></ul><ul><li>Problemas: </li></ul><ul><ul><li>Tamaño ENORME (del orden de varios GB diarios) </li></ul></ul><ul><ul><li>Pocos datos son realmente útiles (navegación) </li></ul></ul><ul><ul><li>Identificación de los usuarios confusa </li></ul></ul><ul><ul><li>Resolución temporal limitada </li></ul></ul><ul><ul><li>Errores de registro </li></ul></ul>
  10. 10. Sistemas de marcas <ul><li>Incrustadas en los servicios a monitorizar </li></ul><ul><li>Integradas en los ficheros de log </li></ul><ul><li>Transparentes (al usuario y al servidor) </li></ul><ul><li>Fácilmente identificables </li></ul><ul><li>Diferentes niveles de detalle </li></ul><ul><li>Diferentes estrategias: </li></ul><ul><ul><li>A qué servicio se accede </li></ul></ul><ul><ul><li>Qué contenido ha sido cargado </li></ul></ul>
  11. 11. Fuentes de datos disponibles <ul><li>Perfil socio-demográfico del estudiante </li></ul><ul><li>Intereses, preferencias y particularidades </li></ul><ul><li>Perfil académico / competencial previo </li></ul><ul><li>Matrícula </li></ul><ul><li>Datos de uso del entorno virtual: </li></ul><ul><ul><li>Recursos </li></ul></ul><ul><ul><li>Servicios </li></ul></ul><ul><li>Evaluación continuada y final </li></ul><ul><li>Encuestas de satisfacción </li></ul>
  12. 12. Características de los datos <ul><li>Múltiples fuentes </li></ul><ul><li>No estructurados </li></ul><ul><li>Modelo relacional débil </li></ul><ul><li>Longitud variable </li></ul><ul><li>Binarios, categóricos y ordinales </li></ul><ul><li>Datos perdidos o ausentes ( missing values ) </li></ul><ul><li>Problema: algoritmos no adaptados </li></ul>
  13. 13. Técnicas de análisis <ul><li>Estadísticas: </li></ul><ul><ul><li>PCA </li></ul></ul><ul><li>Clustering: </li></ul><ul><ul><li>Bietápico </li></ul></ul><ul><ul><li>k-means </li></ul></ul><ul><li>Clasificación: </li></ul><ul><ul><li>Árboles de decisión </li></ul></ul><ul><li>Análisis de redes sociales </li></ul>
  14. 14. El perfil de datos del estudiante <ul><li>Información fragmentada e incompleta: </li></ul><ul><ul><li>Expediente académico </li></ul></ul><ul><ul><li>Tutores </li></ul></ul><ul><ul><li>Profesorado </li></ul></ul><ul><ul><li>Atención al estudiante </li></ul></ul><ul><li>Estándares y especificaciones: </li></ul><ul><ul><li>IEEE P ublic A nd P rivate I nformation for learners </li></ul></ul><ul><ul><li>IMS L earner I nformation P ackage </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Acc essibility for LIP </li></ul></ul></ul>
  15. 15. Otros aspectos importantes <ul><li>Privacidad: </li></ul><ul><ul><li>El sistema utiliza información que puede ser considerada sensible </li></ul></ul><ul><ul><li>Se debe asegurar el anonimato </li></ul></ul><ul><ul><li>En equilibrio con la personalización </li></ul></ul><ul><li>Seguridad: </li></ul><ul><ul><li>El usuario no ha de poder manipular o distorsionar el rastro que deja en el entorno virtual </li></ul></ul>
  16. 16. Múltiples dispositivos <ul><li>El entorno virtual de aprendizaje puede no ser el centro de todas las actividades del estudiante </li></ul><ul><li>El estudiante usa diferentes dispositivos y accede al entorno virtual desde ellos </li></ul><ul><li>Es necesario establecer mecanismos de sincronización entre los diversos dispositivos </li></ul><ul><li>No siempre será posible sincronizar </li></ul>
  17. 17. Elementos de personalización <ul><li>Proceso de aprendizaje: </li></ul><ul><ul><li>Mapa competencial </li></ul></ul><ul><ul><li>Itinerarios formativos </li></ul></ul><ul><ul><li>Recursos </li></ul></ul><ul><ul><li>Calendario </li></ul></ul><ul><ul><li>Evaluación </li></ul></ul><ul><li>Usabilidad </li></ul><ul><li>Accesibilidad </li></ul><ul><li>Movilidad </li></ul>
  18. 18. Ejemplos de personalización <ul><li>Nivel de sesión: </li></ul><ul><ul><li>Información relevante según el perfil, momento y dispositivo de acceso </li></ul></ul><ul><li>Nivel de semestre: </li></ul><ul><ul><li>Proceso de aprendizaje </li></ul></ul><ul><ul><li>Análisis de la interacción </li></ul></ul><ul><ul><li>Seguimiento de la evaluación (alarmas) </li></ul></ul><ul><li>Nivel de lifelong learning : </li></ul><ul><ul><li>Sistema inteligente de matrículas </li></ul></ul><ul><ul><li>Elección de optativas y créditos libres </li></ul></ul>
  19. 19. Temas abiertos <ul><li>Sistemas de marcas integrados </li></ul><ul><li>Algoritmos eficientes: </li></ul><ul><ul><li>Adaptados a la idiosincrasia de los datos </li></ul></ul><ul><ul><li>Paralelismo </li></ul></ul><ul><li>Sistemas de sincronización de dispositivos </li></ul><ul><li>Personal(ized) learning environments </li></ul><ul><li>¿Estudiar online? </li></ul>
  20. 20. Cátedra UNESCO en E-learning <ul><li>Para más información: </li></ul><ul><li>[email_address] </li></ul><ul><li>blog Cátedra </li></ul><ul><li>http://uocunescochair.net/ </li></ul>

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