Detección del alumno en riesgo en titulaciones de Ciencias de la Saludaplicación de técnicas de Learning Analytics

  1. Saiz Manzanares, María Consuelo 1
  2. Marticorena Sánchez, Raúl 1
  3. Arnaiz González, Álvar 1
  4. Escolar Llamazares, María del Camino 1
  5. Queiruga Dios, Miguel Ángel 1
  1. 1 Universidad de Burgos
    info

    Universidad de Burgos

    Burgos, España

    ROR https://ror.org/049da5t36

Revista:
EJIHPE: European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education

ISSN: 2174-8144,  2254-9625

Año de publicación: 2018

Volumen: 8

Número: 3

Páginas: 129-142

Tipo: Artículo

DOI: 10.30552/EJIHPE.V8I3.273 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Otras publicaciones en: EJIHPE: European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education

Resumen

La forma de enseñar y de aprender en la sociedad del siglo XXI ha cambiado. Actualmente, en un porcentaje alto la docencia se realiza en los Learning Management System. Estos sistemas permiten aplicar técnicas de Learning Analytics. La utilización de dichas herramientas, facilita, entre otros, conocer el patrón de aprendizaje de los estudiantes y la predicción de los alumnos en riesgo. El objetivo de este estudio fue conocer en orden jerárquico de importancia los patrones de aprendizaje más efectivos de los estudiantes en la plataforma. Se trabajó durante dos cursos académicos con una muestra de 122 estudiantes de Ciencias de la Salud. Los instrumentos utilizados fueron la plataforma Moodle v.3.1 y el análsis de los logs con técnicas de Machine Learning de regresión. Los resultados indican que el Modelo de Predicción Lineal Automático detectó en orden de importancia: las visitas medias por día, la realización por parte del estudiante de cuestionarios de autoevaluación, y la consulta al feedback del docente. El porcentaje de varianza explicada de estas variables sobre los resultados finales fue de un 50.8%. Asimismo, la efectividad del patrón conductual explicó 64.1% de la varianza de dichos resultados, hallándose tres clústeres de efectividad en el patrón conductual detectado.

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Información de financiación

A todos los participantes en este estudio, así como a las ayudas concedidas al GID de Universidad de Burgos B-Learning en Ciencias de la Salud: Vicerrectorado de Investigación y Transferencia del Conocimiento para la difusión de la investigación 2018 y Vicerrectorado de Personal Docente e Investigador 2018 de la Universidad de Burgos, a la difusión de los resultados de la innovación docente.

Financiadores

Referencias bibliográficas

  • ANECA (2018). Informe sobre el estado de la evaluación externa de la calidad en las universidades españolas 2017. Documento no publicado.
  • Asif, R., Merceron, A., Ali, S.A., y Haider, N.G. (2017). Analyzing undergraduate students' performance using educational data mining. Computers y Education, 113, 177-194. doi: 10.1016/j.compedu.2017.05.007.
  • Baker, R.S., y Corbett, A.T. (2014). Assessment of robust learning with educational data mining. Research & Practice in Assessment, 9, 38-50.
  • Bannert, M., Reimann, P., y Sonnenberg, C. (2014). Process mining techniques for analysing patterns and strategies in students; self-regulated learning. Metacognition and Learning, 9, 161-185. doi: 10.1007/s11409-013-9107-6.
  • Bogarín, A., Cerezo, R., y Romero, C. (2017). Discovering learning processes using Inductive Miner: A case study with Learning Management Systems (LMSs). Psicothema, 30(3). doi: 10.7334/psicothema2018.116.
  • Bouchet, F., Harley, J., Trevors, G., y Azevedo, R. (2013). Clustering and profiling students according to their interactions with an intelligent tutoring system fostering self-regulated learning. Journal of Educational Data Mining, 5, 104-146.
  • Carbonero, M.A., Román, J.M., y Ferrer, M. (2013). Programa para “aprender estratégicamente” con estudiantes universitarios: diseño y validación experimental. Anales de Psicología, 29, 876-885. doi: 10.6018/analesps.29.3.165671.
  • Cerezo, R., Sánchez-Santillan, M., Paule-Ruiz, M.P., y Núñez, J.C. (2016). Students’ LMS interaction patterns and their relationship with achievement: a case study in higher education. Computer and Education, 96, 42–54. doi: 10.1016/j.compedu.2016.02.006.
  • ENQA (2018). Considerations for quality assurance of e-learning provision. Recuperado: https://enqa.eu/indirme/Considerations%20for%20QA%20of%20elearning%20provision.pdf
  • Marticorena, R., Sáiz, M.C., Arnaiz, Á., Escolar, M.C., y Queiruga, M.Á. (2018). Análisis de los resultados de aprendizaje en Ciencias de la Salud: Learning Analytics desde un plugin para Moodle. En J.J. Gázquez et al., Intervención en contextos clínicos y de la Salud. (Vol. II, pp.263-272). Almería: SCINFOPER.
  • Román, J.M., y Poggioli, L. (2013). ACRA (r): Escalas de estrategias de aprendizaje [Scales of learning skills]. Caracas: Publicaciones UCAB (Postgrado: Doctorado en Educación).
  • Romero, C., y Ventura, S. (2007). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert Systems with Applications, 33(1), 135-146. doi: 10.1016/j.eswa.2006.04.005.
  • Sáiz, M.C. (2018), E- Project Based Learning en Terapia Ocupacional: una aplicación en la asignatura “Estimulación Temprana. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Burgos, Burgos.
  • Sáiz, M.C., Marticorena, R., García-Osorio, C.I. (2017). Programa individualizado de e-orientación al estudiante desde la plataforma Ubuvirtual: aplicación de Técnicas de Minería de Datos. En V. Abella, V. Ausín y V. Delgado (Eds.), XXV Jornadas Universitarias de Tecnología Educativa: Aulas y Tecnología Educativa en evolución (pp. 476-484). Burgos: EDTNTEC.
  • Sáiz, M.C., Marticorena, R., García-Osorio, C.I., Escolar, M.C., y Queiruga, M.I. (2017). Conductas de aprendizaje en LMS: SRL y feedback efectivo en LMS. En J.C Núñez, et al. Temas actuales de investigación en las áreas de la Salud y la Educación (pp.747-752). Almería: SCINFOPER
  • Sáiz, M.C., Marticorena, R., García-Osorio, C.I., y Díez-Pastor, J.F. (2017). How do B-Learning and Learning Patterns Influence Learning Outcomes? Frontiers in Psychology, 8(745), 1-13. doi: 10.3389/fpsyg.2017.00745.
  • Saqr, M., Fors, U., y Tedre M. (2017). How learning analytics can early predict under-achieving students in a blended medical education course. Med Teach, 39(7), 757-767. doi: 10.1080/0142159X.2017.1309376
  • Saeed, N., Yang, Y., y Sinnappan, S. (2009). Emerging Web Technologies in Higher Education: A Case of Incorporating Blogs, Podcasts and Social Bookmarks in a Web Programming Course based on Students’ Learning Styles and Technology Preferences. Educational Technology & Society, 12(4), 98-109. Recuperado: https://goo.gl/wuA1e
  • Schneider, B., y Blikstein, P. (2016). Flipping the flipped classroom: A study of the effectiveness of video lectures versus constructivist exploration using tangible user interfaces. IEEE transactions on learning technologies, 9(1), 5-17.
  • Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (Versión 24). [Software de análisis estadístico de datos]. Madrid: IBM.
  • Trcka, N., y Pechenizkiy, M. (2009). From local patterns to global models: Towards domain driven educational process mining. Intelligent Systems Design and Applications, 2009. ISDA'09. Ninth International Conference on. IEEE (pp. 1114-1119).
  • Veenman, M.V.J., Bavelaar, L., De Wolf, L., y Van Haaren, M.G.P. (2014). The online assessment of metacognitive skills in a computerized learning environment. Learning and Individual Differences, 29, 123-130. doi: 10.1016/j.lindif.2013.01.003.
Fuente de los datos: Dialnet