Tableros de analítica de aprendizaje para LMS Canvas – Participación de estudiantes y docentes

En la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), en la unidad de apoyo UNAB virtual, en cumplimiento del plan de desarrollo de la Institución, más específicamente respondiendo a la estrategia de crecimiento del ecosistema virtual, se requiere un mejor entendimiento del uso de sus plataformas E-lear...

Full description

Autores:
Sanchez Tarazona, Billy Brandom
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/25231
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/25231
Palabra clave:
Distance learning
Educational management information systems
Data analysis
Student participation
Software development
Systems engineer
Educational innovations
Python (Computer program language)
Script languages ​​(Computers)
Online education
Teaching with the help of computers
Desarrollo de Software
Ingeniería de sistemas
Innovaciones educativas
Python (Lenguaje de programación de computadores)
Lenguajes de guiones (Computadores)
Educación en línea
Enseñanza con ayuda de computadores
Educación a distancia
Sistema de información sobre la administración de la educación
Análisis de datos
Participación estudiantil
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:En la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), en la unidad de apoyo UNAB virtual, en cumplimiento del plan de desarrollo de la Institución, más específicamente respondiendo a la estrategia de crecimiento del ecosistema virtual, se requiere un mejor entendimiento del uso de sus plataformas E-learning y del nivel de participación e involucramiento de sus estudiantes virtuales. Para lograr el propósito anteriormente mencionado, se construyeron dos tableros interactivos de analítica de aprendizaje, un tablero para los estudiantes y otro para los docentes. Se realizó un diseño preliminar de los tableros a partir de una revisión de literatura; este diseño fue validado y complementado mediante una encuesta y un grupo focal aplicados a un grupo de docentes y estudiantes, con el fin de tener en cuenta sus necesidades e involucrarlos en el diseño. En la encuesta tanto estudiantes como docentes consideraron de mayor relevancia conocer sobre las tareas entregadas antes, durante, o después de la fecha límite, o no entregadas. En los grupos focales, los estudiantes consideraron de mayor relevancia conocer a qué recursos no han accedido aún y su ubicación dentro del curso, mientras los docentes conocer qué recursos los estudiantes usan más y cuánto tiempo dedican a estos recursos. Se aplicó un análisis predictivo para ayudar a los docentes a identificar estudiantes en riesgo de bajo rendimiento usando Python y árboles de decisión. Los tableros construidos se convierten en una herramienta para el entendimiento e interpretación de las necesidades de los estudiantes y oportunidades de mejora de los cursos virtuales.