Evidencias sobre el Impacto en el Rendimiento Académico de los Mandos de Respuesta Interactiva

Un gran número de estudios han abordado el impacto de los mandos de Respuesta Interactiva en el rendimiento académico en todas las etapas de la educación. Aunque no existen evidencias concluyentes sobre su eficacia. Con el fin de arrojar luz sobre esta cuestión, hemos realizado un meta-análisis de estudios en todo el mundo sobre el impacto de los mandos de Respuesta Interactiva sobre el rendimiento académico para evaluar si los resultados académicos de los alumnos que han utilizado estos mandos de Respuesta Interactiva en sus clases son mejores que el de otros alumnos en cuyas clases se han utilizado metodologías más tradicionales. A partir de una muestra inicial de 254 estudios, seleccionamos 51 trabajos publicados entre 2008 a 2012 (que implica 14.963 participantes) que cumplían los requisitos establecidos en los protocolos técnicos del meta-análisis. El alto grado de heterogeneidad existente demuestra que el efecto de los Mandos de Respuesta Interactiva en las notas del examen parece estar moderada por características específicas. Así, a través de un modelo de efectos aleatorios, nuestros resultados muestran un efecto positivo, aunque moderado, siendo más intenso en el ámbito no universitarios (Hedges g = 0,48; SE = 0,2665) que en la universidad (g de Hedge = 0,22, SE = 0,0434). En concreto, el efecto del uso de los mandos de Respuesta Interactiva sobre el rendimiento académico es mayor en las disciplinas encuadradas en las categorías de Ciencias Puras y Ciencias Aplicadas. Estos resultados podrían proporcionar orientación para los gobiernos, investigadores y educadores sobre la eficacia del uso de metodologías docentes basadas en las nuevas tecnologías interactivas

Acceptance and Use of Moodle by Students and Academics

Learning management systems such as Moodle have become an integral part of today’s universities. While commonly used throughout the world, there has been disproportionate attention to peoples’ acceptance and use of such technologies. What is worth specific attention is how students may perceive learning technologies differently to their professors. Using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology or UTAUT (Venkatesh, Morris, Davis and Davis, 2003) we examine the attitudes towards and usage behaviours of Moodle for both students and academics. The findings point to key similarities and differences, the latter of which departs from extant literature that suggests no difference between generations. However given the lack of support for the UTAUT model, it is suggested that theoretical models of technology acceptance and use need to evolve to appropriately capture the environment of higher education in which learning management systems such as Moodle are used

Data mining for exploring E-learning in a computer science course using online judging

[SPA] En el Espacio Europeo de Enseñanza Superior emergen nuevas metodologías de enseñanza basadas en el proceso de aprendizaje de los estudiantes, que promueven el interés de los estudiantes y ofrecen retroalimentación personalizada. Los sistemas de enjuiciamiento en red son métodos prometedores para estimular la participación de los estudiantes en el proceso de aprendizaje. La enorme cantidad de datos disponible en un sistema de enjuiciamiento en red ofrece la posibilidad de explorar qué parámetros son relevantes para el aprendizaje de la programación de computadores. En este artículo, se identifican los factores que afectan a la corrección de los programas a partir de las actividades de programación en un curso de algoritmos y estructuras de datos. Se utilizan tecnologías de minería de datos como los árboles de decisión, que han demostrado ser muy efectivos como predictores en algunos dominios de aprendizaje electrónico. Los resultados muestran que los parámetros Lenguaje de programación, Número de problema y Titulación pueden ser utilizados como predictores de la corrección de un programa, con una precisión del 60,1%. Como trabajo futuro, pretendemos estudiar los factores que afectan al rendimiento de los trabajadores en un entorno de desarrollo global del software, aplicando la minería de datos a actividades de programación colaborativas. [ENG] New teaching methods based on the students' learning process are being developed in the European Higher Education Area. Most of them are oriented to promote students' interest in the study and offer personalized feedback. On-line judging is a promising method for encouraging students’ participation in the elearning process. The great amount of data available in an on-line judging tool provides the possibility of exploring some of the most indicative attributes for learning programming concepts and techniques. In this paper, the results of programming activities carried out in a course on “Algorithms and Data Structures” has been used to identify the factors that affect the program correction, by using powerful data mining technologies taken from artificial intelligence domain. Concretely, our study uses a decision tree because it has been identified as the best predictor in some elearning domains. An overall accuracy of 60.1% in the prediction of the program correction was achieved with three input parameters (Programming language, Number of problem and Degree). In future work, we aim to analyze collaborative activities in order to identify the factors or predictor variables that affect workers’ performance in a global software development contextThis research is part of the PEGASO-PANGEA projects (TIN2009-13718-C02-02) financed by the Spanish Ministry of Science and Innovation (Spain), and the GEODAS project (TIN2012-37493-C03) financed by both the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and European FEDER funds. This work was also supported by the Spanish MINECO, as well as European Commission FEDER funds, under grant TIN2012-38341-C04-03

Performing knowledge requirements analysis for public organisations in a Virtual Learning Environment: a social network analysis approach

This paper describes an application of Social Network Analysis methods for identification of knowledge demands in public organisations. Affiliation networks established in a postgraduate programme were analysed. The course was executed in a distance education mode and its students worked on public agencies. Relations established among course participants were mediated through a virtual learning environment using Moodle. Data available in Moodle may be extracted using knowledge discovery in databases techniques. Potential degrees of closeness existing among different organisations and among researched subjects were assessed. This suggests how organisations could cooperate for knowledge management and also how to identify their common interests. The study points out that closeness among organisations and research topics may be assessed through affiliation networks. This opens up opportunities for applying knowledge management between organisations and creating communities of practice. Concepts of knowledge management and social network analysis provide the theoretical and methodological basis

Actividades de evaluación continua y valoración del estudiante: Estudio sobre su correlación

La evaluación continua (EC) tiene una importante influencia en la calificación final de los estudiantes. En general, las calificaciones obtenidas durante el semestre en las diferentes actividades propuestas para la EC mejoran las notas finales de los estudiantes. De especial importancia son los créditos asociados a prácticas de laboratorio y la resolución de problemas. En el presente estudio se ha considerado la valoración de los estudiantes sobre estos créditos prácticos, así como la correlación entre la calificación de las actividades y la valoración de los estudiantes. La reflexión sobre este estudio nos proporciona una perspectiva de posibles acciones de mejora para la evaluación continua. El estudio se ha considerado para las asignaturas: Química (código 26510 de los Grados en Biología y en Ciencias del Mar) y Determinación Estructural de Compuestos Orgánicos (código 26030 del Grado en Química). Estas asignaturas ya han sido objeto de estudio previamente, lo que nos da una mejor visión de las cuestiones a valorar. Además, en estas asignaturas hay grupos que se imparten en otras lenguas (valenciano e inglés), por lo que se comentarán ciertos aspectos relacionados con esta característica

Predicting and Interpreting Students Performance using Supervised Learning and Shapley Additive Explanations

abstract: Due to large data resources generated by online educational applications, Educational Data Mining (EDM) has improved learning effects in different ways: Students Visualization, Recommendations for students, Students Modeling, Grouping Students, etc. A lot of programming assignments have the features like automating submissions, examining the test cases to verify the correctness, but limited studies compared different statistical techniques with latest frameworks, and interpreted models in a unified approach. In this thesis, several data mining algorithms have been applied to analyze students’ code assignment submission data from a real classroom study. The goal of this work is to explore and predict students’ performances. Multiple machine learning models and the model accuracy were evaluated based on the Shapley Additive Explanation. The Cross-Validation shows the Gradient Boosting Decision Tree has the best precision 85.93% with average 82.90%. Features like Component grade, Due Date, Submission Times have higher impact than others. Baseline model received lower precision due to lack of non-linear fitting.Dissertation/ThesisMasters Thesis Computer Science 201

A Study on the Actual Use of Digital Competence in the Practicum of Education Degree.

Política de acceso abierto tomada de: https://v2.sherpa.ac.uk/id/publication/36187?template=romeoDespite the existence of many programs and training projects in the field of ICT, in post-secondary education, the teaching and learning process continues to be supported by traditional classroom methods. This phenomenon can be particularly observed in education degrees, even though future teachers are expected to acquire the necessary digital skills in order to carry out their work properly. The purpose of this study is to explore in greater depth the use of 2.0 applications in the education training of future teachers, as well as to outline the different correlations between the use of these 2.0 tools and their perceived level of digital competence, age and their level of motivation. For it, a quasi-experimental, ex post facto research was carried out with a sample of 108 future teachers from the Faculty of Education, Pontifical University of Salamanca (UPSA). The results have shown that future teachers have a low level of attitude of use towards ICT in the classroom, with an average of 2.29 based on five points. Furthermore, the results have revealed that the level of digital competence and the motivation to use ICT are two variables that correlate positively, while other variables do not show any correlation, such as age

Interdepartmental coordination experience and collaborative learning applied to Bachelor Final Project (2012-2017)

[EN] It is unusual to find collaborative learning experiences in higher education, even more rare is the use of this pedagogic tool in the development of the Bachelor Final Project. This work shows the implementation and results of an innovative teaching Project based on horizontal coordination between several departments (Marketing and Quantitative Methods) together with collaborative learning in the Bachelor Degree in Business Management and the Bachelor Degree in Marketing in the School of Economics of University of Murcia (southeast Spain). In order to implement the Project, a transversal topic was created (“Entrepreneurship and business projects”) based on the development of a business plan through a calendar of on-campus mentoring and collaborative learning between the students. Academic results reveal a significant improvement in the final marks of students when compared with students working on other topics, being marks on average up to one point higher. Finally, advice and tips are provided to better-applied collaborative learning in similar experiences in the higher education setting, taking into account some problems which emerged during the design and implementation of this teaching project.[ES] Las experiencias de aprendizaje colaborativo en escasas ocasiones se enmarcan en el caso de la educación superior y mucho menos en la realización del Trabajo Fin de Grado (TFG). En este trabajo se presentan la puesta en marcha y los resultados obtenidos por un proyecto de innovación docente consistente en la coordinación horizontal entre distintas áreas de conocimiento para la tutela del TFG de un grupo de estudiantes y el aprendizaje colaborativo desarrollado con ellos en la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Murcia. Para ello, se ha creado una Línea Transversal, denominada “Iniciativas y proyectos comerciales”, en la que cada tutelado debe realizar su TFG a través de la creación de un Plan de Empresa, siendo orientados a través de sesiones de tutorías grupales presenciales y trabajando de forma colaborativa con sus compañeros. Los resultados obtenidos en los últimos cinco cursos académicos (2012-2017), muestran que hay una diferencia significativa entre las calificaciones de los estudiantes de dicha Línea Transversal con el resto de las más de 50 líneas ofertadas en la Facultad de Economía y Empresa, ya que son superiores en casi un punto. A modo de conclusión, se realizan una serie de reflexiones y sugerencias con el fin de facilitar la implantación de dicha innovación de coordinación interdepartamental apoyada en el aprendizaje colaborativo desarrollado por los estudiantes.Martín Castejón, P.; Lafuente-Lechuga, M.; Faura-Martínez, U.; Puigcerver Peñalver, M.; Bote, M. (2018). Experiencia de coordinación interdepartamental y aprendizaje colaborativo en la realización del TFG (2012-2017). REDU. Revista de Docencia Universitaria. 16(2):57-74. doi:10.4995/redu.2018.10155SWORD577416