Analítica del aprendizaje y big data en la transversalidad del curso Algoritmos de programación en plataforma e-learning con estudiantes universitarios

Esta investigación parte del problema del rezago académico en las instituciones de educación superior, consecuencia de la pandemia del COVID-19. Adicionalmente, debido al crecimiento del número de estudiantes específicamente de la Facultad de Ingeniería, esta investigación busca evaluar la pertinencia del curso de Algoritmos de programación transversal dictado en una plataforma de e-learning, o en algunos casos en modalidad híbrida, lo cual generó en su momento malestar en estudiantes y docentes. El objetivo de este estudio fue analizar la contribución de las metodologías de Analítica del Aprendizaje y big data a la mejora continua del curso de Algoritmos de programación transversal dictado en línea. Para alcanzarlo se aplicó la metodología cualitativa y la analítica de datos a la información recolectada durante el seguimiento exhaustivo realizado al comportamiento académico de los estudiantes del curso y de la gestión técnica del docente. Los resultados del análisis de los datos obtenidos demuestran que el aprendizaje personalizado aplicado en el curso remoto contribuye al acercamiento de los estudiantes y los docentes. Además, genera en ellos sentimientos de acogida, aliento y esperanza. Esto indica que la innovación aplicada en el curso es la salida a la paralización que, durante la pandemia, impedía a la universidad avanzar hacia la meta de la mejora educativa anhelada.

• Autores: Ochoa Guevara, Nancy Edith; Montas Ventura, Carmelo de Jesús; Amaya Becerra, Martha Nicolasa; Lara Saiz, María Isabel; Martínez Paredes, Olga Lucía
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/3309
• Acceso en línea: http://fer.uniremington.edu.co/ojs/index.php/RHS/article/view/689; https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3309
• Palabra clave: Analítica de datos; Predicción y mejora; Aprendizaje personalizado; Sentimiento y comportamiento; Toma de decisiones; Data analytics; Prediction and improvement; Personalized learning; Feeling and behavior; Decision making
• Rights: openAccess
• License: Atribución-No Comercial-Sin Derivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)