Analítica del aprendizaje: Identificación de la efectividad de los recursos didácticos en entornos virtuales según los estilos de aprendizaje de los estudiantes

La Universidad del Rosario en su Ruta2025, aprovechando los beneficios de la transformación digital, considera la implementación de prácticas pedagógicas disruptivas que dinamizan los procesos de enseñanza/aprendizaje, como una de las dimensiones del proyecto institucional, en donde las ideas se tra...

Full description

Autores:
Pereira Campos, Saul Alexander
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/19129
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/19129
https://doi.org/10.29375/tesis.19129
Palabra clave:
Educational management
Educational administration
Educational innovations
Educational development
Felder - Silverman
Educative technology
Learning styles
Dashboard
Indicators
LMS
Didactic resources
Learning environment
Learning analytics
Machine learning
Data mining
Programming language
Gerencia educativa
Administración educativa
Innovaciones educativas
Desarrollo educativo
Aprendizaje automático
Minería de datos
Lenguaje de programación
Analítica de aprendizaje
Tecnología educativa
Estilos de aprendizaje
Tableros de control
Indicadores
LMS
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Recursos didácticos
Escenario de aprendizaje
Ambiente de aprendizaje
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description La Universidad del Rosario en su Ruta2025, aprovechando los beneficios de la transformación digital, considera la implementación de prácticas pedagógicas disruptivas que dinamizan los procesos de enseñanza/aprendizaje, como una de las dimensiones del proyecto institucional, en donde las ideas se transforman en innovaciones. Analizar el impacto de los recursos didácticos ofrecidos a estudiantes con diferentes estilos de aprendizaje a través de entornos virtuales educativos, justifica la recolección, análisis e interpretación de los datos que son de naturaleza cualitativa y cuantitativa, lo que configura una investigación de tipo mixto. La aplicación de instrumentos de identificación de estilos de aprendizaje, que son inicialmente presentados como datos numéricos (naturaleza cuantitativa) de frecuencia en ciertos tipos de respuestas, requiere de un análisis de correlación para evidenciar tendencias de comportamientos y formas de aprender, lo que claramente es una muestra del análisis cualitativo invertido.
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spelling Peña de Carrillo, Clara Inés9b35f41d-6364-4bd3-ae15-65e0c49503d9Pereira Campos, Saul Alexandera01eec37-fbe0-45a3-80c0-ba9a2213ed82Pereira Campos, Saul Alexander [0001891613]Peña de Carrillo, Clara Inés [0000439681]Pereira Campos, Saul Alexander [Izanf0UAAAAJ&hlc]Peña de Carrillo, Clara Inés [es&oi=ao]Pereira Campos, Saul Alexander [0000-0002-9798-7547]Peña de Carrillo, Clara Inés [0000-0002-0304-8320]Peña de Carrillo, Clara Inés [57191264776]Peña de Carrillo, Clara Inés [Clara-Ines-Pena-de-Carrillo-2207815030]Bogotá (Colombia)Segundo semestre de 2022UNAB Campus Bucaramanga2023-02-27T19:31:20Z2023-02-27T19:31:20Z2023-02-10http://hdl.handle.net/20.500.12749/19129instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.cohttps://doi.org/10.29375/tesis.19129La Universidad del Rosario en su Ruta2025, aprovechando los beneficios de la transformación digital, considera la implementación de prácticas pedagógicas disruptivas que dinamizan los procesos de enseñanza/aprendizaje, como una de las dimensiones del proyecto institucional, en donde las ideas se transforman en innovaciones. Analizar el impacto de los recursos didácticos ofrecidos a estudiantes con diferentes estilos de aprendizaje a través de entornos virtuales educativos, justifica la recolección, análisis e interpretación de los datos que son de naturaleza cualitativa y cuantitativa, lo que configura una investigación de tipo mixto. La aplicación de instrumentos de identificación de estilos de aprendizaje, que son inicialmente presentados como datos numéricos (naturaleza cuantitativa) de frecuencia en ciertos tipos de respuestas, requiere de un análisis de correlación para evidenciar tendencias de comportamientos y formas de aprender, lo que claramente es una muestra del análisis cualitativo invertido.INTRODUCCIÓN CAPÍTULO I. PROBLEMA U OPORTUNIDAD 1.1. Antecedentes del problema 1.2. Oportunidad identificada 1.3. Pregunta de investigación 1.4. Objetivos 1.4.1 Objetivo general 1.4.2 Objetivos específicos 1.4.3 Justificación CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE 2.1 Marco teórico 2.1.1 El comportamiento del estudiante 2.1.2 El compromiso del estudiante en plataformas académicas virtuales 2.1.3 Los estilos de aprendizaje 2.1.4 Analítica de datos, oportunidad para identificar hábitos y patrones de comportamiento del estudiante virtual 2.2 Estado del arte 2.2.1 Eficientes ambientes de aprendizaje y nuevas estrategias formativas a partir de la identificación de estilos de aprendizaje. 2.2.2 Aplicación de análisis de datos en plataformas LMS CAPÍTULO III. METODOLOGÍA 3.1 Metodología de investigación 3.2 Población y muestra 3.3 Instrumentos de recolección de datos 3.3.1 Instrumento No. 1: Test de estilos de aprendizaje de Felder y Silverman 3.3.2 Instrumento No. 2: Reportes e informes de interacción en plataforma LMS CAPÍTULO IV. RESULTADOS 4.1 Escenarios de aprendizaje 4.1.1 Escenario de aprendizaje No. 1 4.1.2 Escenario de aprendizaje No. 2 4.2 Identificación de estilos de aprendizaje según índice Felder - Silverman 4.2.1 Resultados de Test de índice Felder – Silverman 4.2.2 Prevalencia de estilos de aprendizaje de estudiantes analizados 4.3 Relación entre el uso de los recursos didácticos y los estilos de aprendizaje 4.3.1 Datos entregados por LMS para el análisis de interacción 4.3.2 Interacción de Cohorte 12 en Escenario de aprendizaje No. 1 Análisis de interacción de estudiantes de cohorte 12 que aplicaron el test Felder - Silverman con Escenario de aprendizaje No. 1 4.3.3 Interacción de Cohorte 13 en Escenario de aprendizaje No. 2 Análisis de interacción de estudiantes de cohorte 13 que aplicaron el test Felder - Silverman con Escenario de aprendizaje No. 2 4.4 Diseño del Visualizador de datos – Tableros en PowerBI 4.4.1 Prototipo de tablero de seguimiento CAPÍTULO V. CONCLUSIONES Referencias AnexosMaestríaThe Universidad del Rosario in its Ruta2025 project, taking advantage of the benefits of digital transformation, considers the implementation of disruptive pedagogical practices that dynamize the teaching/learning processes, as one of the dimensions of the institutional project, where ideas are transformed into innovations. Analyzing the impact of didactic resources offered to students with different learning styles through virtual educational environments, justifies the collection, analysis and interpretation of data that are qualitative and quantitative in nature, which configures a mixed type of research. The application of instruments for the identification of learning styles, which are initially presented as numerical data (quantitative nature) of frequency in certain types of responses, requires a correlation analysis to evidence trends in behaviors and ways of learning, which is clearly a sample of the inverted qualitative analysis.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Analítica del aprendizaje: Identificación de la efectividad de los recursos didácticos en entornos virtuales según los estilos de aprendizaje de los estudiantesLearning analytics: Identification of the effectiveness of didactic resources in virtual environments according to the learning styles of studentsThesisinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMMagíster en Gerencia Educativa Modalidad DualUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosMaestría en Gerencia Educativa Modalidad DualEducational managementEducational administrationEducational innovationsEducational developmentFelder - SilvermanEducative technologyLearning stylesDashboardIndicatorsLMSDidactic resourcesLearning environmentLearning analyticsMachine learningData miningProgramming languageGerencia educativaAdministración educativaInnovaciones educativasDesarrollo educativoAprendizaje automáticoMinería de datosLenguaje de programaciónAnalítica de aprendizajeTecnología educativaEstilos de aprendizajeTableros de controlIndicadoresLMSFelder - SilvermanRecursos didácticosEscenario de aprendizajeAmbiente de aprendizajeBuckingham Shum, S., Ferguson, R., & Martinez-Maldonado, R. (2019). Human-Centred Learning Analytics. Journal of Learning Analytics, 6(2), 1-9. https://doi.org/10.18608/jla.2019.62.1Cerezo, R., Sánchez-Santillán, M., Paule-Ruiz, MP, & Núñez, JC (2016). Patrones de interacción LMS de los estudiantes y su relación con el rendimiento: un estudio de caso en la educación superior. Informática y Educación, 96, 42–54. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2016.02.006Connole, Grainne, &Wills, S (2013), Representing Learning Designs – Making Desing Explicit and Shareable. Educational Media International, 50(1), 24,38.Cho, Y. H. and Kim, J.K. (2004). Application of web usage mining and product taxonomy to collaborative recommendations in e-commerce. Expert System with Applications 26, pp. 233- 246.Domínguez, D., Reich, J., Ruipérez-Valiente, J. (2020) Analítica del aprendizaje y educación basada en datos: Un campo en expansión. RIED, 2020, vol. 23, núm. 2, Julio-Diciembre, ISSN: 1138-2783 1390-3306Educase. (2021). EDUCAUSE Horizon Report. 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