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:
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Acceso en línea:
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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
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Sistema de información sobre la administración de la educación
Análisis de datos
Participación estudiantil
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description 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.
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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.INTRODUCCIÓN 17 1. MARCO REFERENCIAL 23 1.1. Marco Teórico 23 1.2. Marco conceptual 27 1.2.1 Analíticas de aprendizaje o learning analytics. 27 1.2.2 LMS canvas 27 1.2.3 Tableros de analítica de aprendizaje o Dashboards in learning analytics 27 1.2.4 Power Bi 28 1.2.5 Indicador Clave de Rendimiento 29 1.2.6 Personalización del aprendizaje 29 1.2.7 Análisis descriptivo 29 1.2.8 Análisis predictivo 29 1.2.9 Análisis prescriptivo 30 1.2.10 Metodología ágil Scrum 30 1.2.11 Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos o en inglés Knowledge Discovery in Databases (KDD) 31 1.2.12 Huella Digital en Internet 33 1.2.13 Árboles de Decisión 33 1.3. Marco Regulatorio 34 1.3.1 Ley de Protección de Datos Personales o Ley 1581 De 2012 34 1.3.1.1 Decreto 1377 de 2013 34 1.3.1.2 Circular Externa 2 de 2015 de la Superintendencia de Industria y Comercio 35 2. MÉTODO DE INVESTIGACIÓN 36 2.1. Marco metodológico 36 2.1.1 Identificación de variables de medición y diseño preliminar de los tableros 36 2.1.2 Población de estudio y muestra 37 2.1.3 Validación de las variables de medición y de los tableros diseñados. 37 2.1.4 Captura de datos Plantilla HTML. 38 2.1.5 Extracción de datos Plataforma Canvas. 38 3. DESARROLLO DE LOS TABLEROS DE ANALÍTICA DE APRENDIZAJE 41 3.1 Diseño de prototipo de tableros 41 3.1.1 Diseño de prototipo de tablero de docentes 42 3.1.2 Diseño de prototipo de tablero de estudiantes 44 3.2 Resultados de la encuesta 45 3.2.1 Análisis de los resultados de la encuesta de los docentes 46 3.2.2 Análisis de los resultados de la encuesta de estudiantes 54 3.3 Resultados del grupo focal 62 3.3.1 Grupo focal de docentes 63 3.3.2 Grupo focal de estudiantes 65 3.4 Rutina de recolección de datos 67 3.5 Extracción, manipulación y transformación de los datos almacenados en el LMS. 70 3.6 Producto terminado tablero docente 73 3.7 Producto terminado tablero estudiantes 88 4. CONCLUSIONES 94 5. RECOMENDACIONES 97 6. GLOSARIO 98 7. BIBLIOGRAFÍA 99MaestríaAt Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), within the UNAB Virtual support unit, in compliance with the Institution's development plan, specifically addressing the virtual ecosystem growth strategy, a better understanding of E-learning platforms usage and the level of participation and engagement of virtual students is required. To achieve the aforementioned purpose, two interactive learning analytics dashboards were built, one for students and another for teachers. A preliminary dashboard design was developed based on a literature review; this design was validated and supplemented through a survey and focus group conducted with a group of teachers and students to address their needs and involve them in the design process. In the survey, both students and teachers considered it most relevant to know about tasks submitted before, during, or after the deadline, or not submitted. In focus groups, students considered it most relevant to know which resources they have not accessed yet and their location within the course, while teachers wanted to know which resources students use most and how much time they dedicate to these resources. Predictive analysis was applied to help teachers identify students at risk of underperformance using Python and decision trees. The constructed dashboards serve as a tool for understanding and interpreting student needs and opportunities for improvement in virtual courses.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_abf2Tableros de analítica de aprendizaje para LMS Canvas – Participación de estudiantes y docentesLearning analytics dashboards for LMS Canvas – student and teacher engagementMagíster en Gestión, Aplicación y Desarrollo de SoftwareUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaMaestría en Gestión, Aplicación y Desarrollo de Softwareinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMDistance learningEducational management information systemsData analysisStudent participationSoftware developmentSystems engineerEducational innovationsPython (Computer program language)Script languages ​​(Computers)Online educationTeaching with the help of computersDesarrollo de SoftwareIngeniería de sistemasInnovaciones educativasPython (Lenguaje de programación de computadores)Lenguajes de guiones (Computadores)Educación en líneaEnseñanza con ayuda de computadoresEducación a distanciaSistema de información sobre la administración de la educaciónAnálisis de datosParticipación estudiantil1. 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