La creciente digitalización en la educación ha permitido recopilar datos sobre el comportamiento de los estudiantes en plataformas de enseñanza en línea, abriendo oportunidades para personalizar la enseñanza y mejorar los resultados de aprendizaje. La plataforma EOL de la Universidad de Chile, basada en Open edX, se ha convertido en una herramienta clave para gestionar cursos en diversos niveles educativos. Sin embargo, existe una necesidad de proporcionar a docentes y estudiantes información más profunda y visualmente clara sobre el progreso y la interacción en los cursos.
El problema consistía en la limitada capacidad de la plataforma de EOL para mostrar métricas detalladas y visualizaciones que permitan a docentes y estudiantes identificar el progreso del curso y la comparación entre pares.
Para abordar este desafío, se desarrolló una nueva vista en la plataforma EOL que incluye nuevas visualizaciones interactivas de métricas de engagement y self-regulation. Estas métricas fueron seleccionadas en colaboración con docentes y el equipo de EOL, y se representaron mediante gráficos intuitivos como barras y radar. Además, la solución incorpora elementos escalables mediante webfragments, garantizando su integración y futura expansión dentro de la plataforma.
Los resultados mostraron que las nuevas visualizaciones pueden ser claras y útiles, pero que necesitan más iteraciones para arreglar detalles de las visualizaciones, según el feedback de docentes y expertos de EOL. La implementación no fue validada con datos reales ni probada directamente con estudiantes, dado que los datos de las métricas aún no se encontraban disponibles para la realización de este trabajo, limitando su alcance actual. A pesar de estas restricciones, el trabajo evidencia el potencial para transformar el aprendizaje en línea mediante herramientas de monitoreo que fomenten decisiones pedagógicas más informadas.
En conclusión, este proyecto constituye un primer paso hacia la integración de Learning Analytics en EOL, demostrando la importancia de desarrollar métricas personalizadas y visualizaciones claras para mejorar la experiencia de enseñanza y aprendizaje. A futuro, se propone validar las métricas con datos reales, realizar pruebas con estudiantes y explorar nuevas estrategias para maximizar el impacto positivo en el rendimiento académico.Versión original del auto
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