Learning Analytics como estrategia para la disminución de la deserción escolar modalidad semipresencial

Learning Analytics como Estrategia para la Disminución de la Deserción Escolar Modalidad Semipresencial, desarrollado en la Universidad de Córdoba, aborda el desafío de la deserción estudiantil en programas de educación superior semipresenciales, utilizando herramientas de analítica de datos para pr...

Full description

Autores:
Salas De la rosa Jhonatan
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8812
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Palabra clave:
Learning Analytics
Intervenciones tempranas.
Estrategias didácticas
Analítica de datos educativos
Retención estudiantil
Moodle
Educación semipresencial
Deserción escolar
Learning Analytics
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Copyright Universidad de Córdoba, 2024
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description Learning Analytics como Estrategia para la Disminución de la Deserción Escolar Modalidad Semipresencial, desarrollado en la Universidad de Córdoba, aborda el desafío de la deserción estudiantil en programas de educación superior semipresenciales, utilizando herramientas de analítica de datos para predecir y mitigar este fenómeno. El trabajo se enfoca en diseñar e implementar estrategias que permitan una toma de decisiones informada, empleando como base la plataforma Moodle y un prototipo denominado EDUPREDIC, creado específicamente para este propósito. El estudio, de enfoque mixto y diseño longitudinal, se estructuró en seis fases: identificación de estrategias existentes, exploración de tendencias en Moodle, desarrollo de un prototipo de visualizaciones, elaboración de guías didácticas, validación del prototipo y diseño de estrategias formativas para docentes. Los resultados demostraron que la integración de Learning Analytics facilita la identificación temprana de estudiantes en riesgo y promueve intervenciones personalizadas que mejoran la retención. Además, se destacó la importancia de los plugins de Moodle para realizar análisis predictivo, lo que permite a los docentes optimizar sus prácticas pedagógicas. El proyecto concluye que la aplicación de tecnologías avanzadas de análisis educativo puede transformar significativamente los procesos de enseñanza-aprendizaje en modalidades semipresenciales, reduciendo la deserción escolar y fortaleciendo la experiencia educativa. Entre las recomendaciones se incluyen el fortalecimiento del acceso a datos, la implementación de un hosting adecuado para la plataforma y la promoción de una mayor colaboración institucional.
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El trabajo se enfoca en diseñar e implementar estrategias que permitan una toma de decisiones informada, empleando como base la plataforma Moodle y un prototipo denominado EDUPREDIC, creado específicamente para este propósito. El estudio, de enfoque mixto y diseño longitudinal, se estructuró en seis fases: identificación de estrategias existentes, exploración de tendencias en Moodle, desarrollo de un prototipo de visualizaciones, elaboración de guías didácticas, validación del prototipo y diseño de estrategias formativas para docentes. Los resultados demostraron que la integración de Learning Analytics facilita la identificación temprana de estudiantes en riesgo y promueve intervenciones personalizadas que mejoran la retención. Además, se destacó la importancia de los plugins de Moodle para realizar análisis predictivo, lo que permite a los docentes optimizar sus prácticas pedagógicas. El proyecto concluye que la aplicación de tecnologías avanzadas de análisis educativo puede transformar significativamente los procesos de enseñanza-aprendizaje en modalidades semipresenciales, reduciendo la deserción escolar y fortaleciendo la experiencia educativa. Entre las recomendaciones se incluyen el fortalecimiento del acceso a datos, la implementación de un hosting adecuado para la plataforma y la promoción de una mayor colaboración institucional.Learning Analytics as a Strategy to Reduce School Dropouts Blended Mode, developed at the University of Córdoba, addresses the challenge of student dropouts in blended higher education programs, using data analytics tools to predict and mitigate this phenomenon. The work focuses on designing and implementing strategies that allow informed decision-making, using the Moodle platform and a prototype called EDUPREDIC, created specifically for this purpose, as a basis. The study, with a mixed approach and longitudinal design, was structured in six phases: identification of existing strategies, exploration of trends in Moodle, development of a visualization prototype, development of teaching guides, validation of the prototype and design of training strategies for teachers. Results demonstrated that the integration of Learning Analytics facilitates early identification of at-risk students and promotes personalized interventions that improve retention. In addition, the importance of Moodle plugins for performing predictive analysis was highlighted, allowing teachers to optimize their pedagogical practices. The project concludes that the application of advanced educational analysis technologies can significantly transform teaching-learning processes in blended modalities, reducing school dropouts and strengthening the educational experience. Recommendations include strengthening data access, implementing appropriate hosting for the platform, and promoting greater institutional collaboration.Capítulo 1. Planteamiento del problema1.1 Descripción del problema1.2 Formulación del problema 131.3 Hipótesis1.4 Objetivos de la investigación1.4.1 Objetivo General 151.4.2 Objetivos Específicos1.5 JustificaciónCapítulo 2. Marco referencial2.1 Antecedentes investigativos2.1.1 Antecedentes internacionales2.1.2 Antecedentes Nacionales 192.1.3 Antecedentes locales2.2 Marco contextual2.2.1 misión 222.2.2 visión2.3 Marco conceptual2.3.1 Learning Analytics2.3.2 Moodle2.3.3 Deserción escolar2.3.4 PredicciónCapítulo 3. Diseño metodológico3.1 Enfoque de investigación 263.2 Diseño de la investigación3.3 Etapas del diseño3.3.1 Fase 1: Identificación de estrategias de Learning Analytics3.3.2 Fase 2: Indagación sobre nuevas tendencias de Learning Analytics en Moodle3.3.3 Fase 3: Creación de un prototipo de visualizaciones para Moodle (EDUPREDIC)3.3.4 Fase 4: Creación de guía didáctica para docentes3.3.5 Fase 5: Validación del prototipo de visualizaciones3.3.6 Fase 6: Creación de estrategia didáctica para docentes, basada en analítica de datos3.4 Población y muestra o Unidades de análisis 293.5 Variables o categorías de análisis3.5.1 Estrategias de Learning Analytics3.5.2 Nuevas tendencias en Moodle3.5.3 Prototipo de visualizaciones en EDUPREDIC3.5.4 Guía didáctica para docentes3.5.5 Validación del prototipo de visualizaciones: 313.5.6 Estrategia didáctica para docentes3.6 Técnicas e instrumentos de recolección de datos3.7 Análisis de datosCapítulo 4. Desarrollo de la investigación4.1 Introducción al desarrollo4.1.1 Estrategia didáctica 374.1.2 Conferencia introductoria4.1.3 Presentación de guías físicas y EDUPREDIC4.1.4 Interacción y práctica4.1.5 Evaluación y retroalimentación4.1.6 Recursos y herramientas utilizadas4.2 Instrumentos diligenciados y evidencias de los datos recolectados durante la aplicación.Capítulo 5. Resultados5.1 Identificar las distintas estrategias de Learning Analytics que cuenta la universidad de Córdoba5.1.1 Resultados entrevista al creador de Cintia5.1.2 Resultados indagación sobre nuevas tendencias de Learning Analytics en la plataforma Moodle5.2 Crear estrategias para que los docentes puedan realizar analítica de datos5.2.1 Resultado desarrollo del prototipo de visualizaciones para Moodle (EDUPREDIC)5.2.2 Resultado elaboración de guía didáctica para docentes5.3 Validar las estrategias asociadas a Learning Analytics5.3.1 Resultados validar el prototipo de visualizaciones5.3.2 Creación de una estrategia didáctica basada en analítica de datosCapítulo 6. ConclusionesCapítulo 7. RecomendacionesCapítulo 8. ReferenciasPregradoLicenciado(a) en InformáticaTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Educación y Ciencias HumanasMontería, Córdoba, ColombiaLicenciatura en Informática y Medios AudiovisualesCopyright Universidad de Córdoba, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Learning Analytics como estrategia para la disminución de la deserción escolar modalidad semipresencialTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextAcuerdo No. 035 "por el cual se adopta la estructura orgánica de la Universidad de Córdoba." (2010). Repositorio Universidad de Córdoba. Recuperado de https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstream/handle/ucordoba/1577/acuerdo%20estructura%20orgánica%20%20abril%2023%20de%202010.pdf?sequence=1&isallowed=yArnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012). Course signals at Purdue: Using Learning Analytics to increase student success. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267–270). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/2330601.2330666Avila esquivel, i. m., & giraldo cardozo, j. c. (2022). learning analitycs y sus aportes a la evaluación y la inclusión en educación superior. acta scientiæ informaticæ, 5(5)Chiappe, A., Rodríguez, L. P., Chiappe, A., & Rodríguez, L. P. (2017). Learning Analytics in 21st century education: a review. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas Em Educação, 25(97), 971–991. https://doi.org/10.1590/s0104-40362017002501211Clow, D. (2013). An overview of Learning Analytics. 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