Massive Open Online Courses: Combining Methodologies and Architecture for a Success Learning

Massive Open Online Courses: Combining Methodologies and Architecture for a Success Learnin

Analysis of behavioral intention to use cloud-based tools in a MOOC: a technology acceptance model approach

MOOC students' adoption of cloud-based tools has the potential to enrich the learning process and enhance the management of knowledge. The aims of this study are to evaluate the behavioral intention to use cloud-based tools in MOOC context, and to explore the factors that influence this intention, based on extended technology of acceptance model (TAM). This paper reports the findings of a case study conducted on the edX platform. Survey data collected from 133 end-users were analyzed by using structured equation modeling (SEM) to validate the causal relationship among the various constructs of the research model proposed. The findings suggested that the perceived ease of use and the perceived usefulness influence the attitude toward the cloud-based tools used in a MOOC.This study has been co-funded by the Erasmus+ Programme of the European Union, project MOOC-Maker (561533-EPP-1-2015-1-ES-EPPKA2- CBHE-JP

Modeling Educational Usage of Cloud-Based Tools in Virtual Learning Environments

In recent years, cloud computing has motivated new learning tools based on the cloud to collaborate and share content with a large number of students. Thus, the main objective of this paper is to propose structural equation modeling explaining the educational usage of cloud-based tools (CBTs) in terms of their adoption and application in learning activities within a virtual course. The data analysis used a representative sample from Galileo University, Guatemala. The results of the study revealed that usefulness is one of the main reasons for the rapid adoption of CBTs. The study also showed that in terms of educational usage, there is a greater correlation with lower order thinking skills than that with higher order thinking skills of Bloom's taxonomy. Finally, the evidence from this study suggests that from a student perception, peer-to-peer communication and collaboration can be a strong motivation to use CBTs on learning activities.This work was supported in part by the Erasmus+ Programme of the European Union, Project MOOC-Maker, under Grant 561533-EPP-1-2015-1-ES-EPPKA2-CBHE-JP, in part by the Madrid Regional Government (Comunidad de Madrid) under Grant P2018/TCS-4307, and in part by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness/Ministry of Science, Innovation, and Universities through the Project RESET under Grant TIN2014-53199-C3-1-R and through the Project Smartlet under Grant TIN2017-85179-C3-1-R

MOOC-CLOUD Framework para el desarrollo de actividades de aprendizaje utilizando herramientas de la nube

Este trabajo de tesis doctoral proporciona un análisis general del uso de herramientas basadas en la nube (CBT, por siglas en inglés) para el diseño de actividades de aprendizaje en un curso en línea masivo y abierto (MOOC, por sus siglas en inglés), proponiendo el desarrollo de un marco de trabajo para la creación y gestión de artefactos de aprendizaje, utilizando estas herramientas asociadas con la taxonomía digital de Bloom para enriquecer el proceso de enseñanza-aprendizaje. A lo largo de esta tesis doctoral se presentan tres artículos publicados en revistas de impacto, que muestran (1) el estado del arte del uso de CBT para la construcción de actividades de aprendizaje en un ambiente virtual, (2) los principales factores que determinan la adopción de una CBT por parte de los estudiantes de un MOOC, evaluando al mismo tiempo, cuáles son las estrategias de aprendizaje más efectivas y los aspectos que motivan el uso de las mismas y (3) cómo influye el uso de una CBT, para el mejoramiento de la comunicación y colaboración entre maestro-estudiante, estudiante-estudiante y estudiante-maestro, en un entorno MOOC. El primero de estos artículos describe un modelo de ecuaciones estructurales que explica el uso educativo de las CBT en términos de su adopción y aplicación en el desarrollo de actividades de aprendizaje dentro de un ambiente virtual. El segundo artículo evalúa la intención conductual de utilizar las CBT en un MOOC y explora los factores que influyen en esta intención de uso, basándose en el modelo de aceptación de tecnología (TAM por sus siglas en inglés). El último de los artículos, evalúa la motivación de los estudiantes de un MOOC y el nivel de uso de diferentes estrategias cognitivas y metacognitivas relacionadas con el desarrollo de actividades de aprendizaje apoyadas con CBT. Esta evaluación se realizó mediante el uso del Cuestionario de Motivación y Estrategias para el Aprendizaje, por sus siglas en inglés, MSLQ (Motivated Strategies for Learning Questionaire). El trabajo de tesis finaliza con la presentación de las conclusiones y líneas de acción de trabajo futuro

From Seminar to Lecture to MOOC: Scripting and Orchestration at Scale

This dissertation investigates the design of large online courses from the pedagogical perspective of knowledge communities. Much of the learning sciences literature has concerned itself with groups of up to 20-30 students, but in universities, courses of several hundred to more than a thousand students are common. At the same time, new models for life-long and informal learning, such as Massive Open Online Courses, are emerging. Amidst this growing enthusiasm for innovation around technology and design in teaching, there is a need for theoretically grounded innovations and rigorous research around practical models that support new approaches to learning. One recent model, known as Knowledge Community and Inquiry (KCI), engages students in the co-construction of a community knowledge base, with a commonly held understanding of the collective nature of their learning, and then provides a sequence of scaffolded inquiry activities where students make use of the knowledge base as a resource. Inspired by this approach to designing courses, the research began with a redesign of an in-service teacher education course, which increased in size from 25 to 75 students. This redesign was carefully analyzed, and design principles extracted. The second step was the design of a Massive Open Online Course for several thousand in-service teachers on technology and inquiry, in collaboration with an affiliated secondary school. A number of innovative design ideas were necessary to accommodate the large number of users, the much larger diversity in terms of background, interest, and engagement among MOOC learners, and the opportunities provided by the platform. The resulting design encompasses a 6- week long curriculum script, and a number of overlapping micro-scripts supported by a custom- written platform that integrated with the EdX platform in a seamless manner. This thesis presents the course structure, including connection to disciplinary principles, its affordances for community and collaboration and its support of individual differentiated learning and collective epistemology. It offers design principles for scripting and orchestrating collective inquiry designs for MOOCS and higher education courses

Using New Technologies to Learn Programming Languages

Current eLearning systems are increasingly used by both students and professors, considering the various facilities they offer. In the field of computer science, these eLearning platforms need to provide integrated program editors with facilities for compiling and running them. We propose a creative architecture of an eLearning system for Python which comes with new facilities related to the possibility to create content (lessons, exercises, content, and tests) inside of this platform. Thus, the professors can fully prepare their lessons and homework on our CSP (computer science platform) platform via the web interface. Similarly, the students can access this content via the platform and can solve their homework in this special space. Depending on the number of users the allocated resources dynamically change in order to ensure the proper functioning of the application, trying to keep lower operative costs

Serverless Computing Strategies on Cloud Platforms

[ES] Con el desarrollo de la Computación en la Nube, la entrega de recursos virtualizados a través de Internet ha crecido enormemente en los últimos años. Las Funciones como servicio (FaaS), uno de los modelos de servicio más nuevos dentro de la Computación en la Nube, permite el desarrollo e implementación de aplicaciones basadas en eventos que cubren servicios administrados en Nubes públicas y locales. Los proveedores públicos de Computación en la Nube adoptan el modelo FaaS dentro de su catálogo para proporcionar computación basada en eventos altamente escalable para las aplicaciones. Por un lado, los desarrolladores especializados en esta tecnología se centran en crear marcos de código abierto serverless para evitar el bloqueo con los proveedores de la Nube pública. A pesar del desarrollo logrado por la informática serverless, actualmente hay campos relacionados con el procesamiento de datos y la optimización del rendimiento en la ejecución en los que no se ha explorado todo el potencial. En esta tesis doctoral se definen tres estrategias de computación serverless que permiten evidenciar los beneficios de esta tecnología para el procesamiento de datos. Las estrategias implementadas permiten el análisis de datos con la integración de dispositivos de aceleración para la ejecución eficiente de aplicaciones científicas en plataformas cloud públicas y locales. En primer lugar, se desarrolló la plataforma CloudTrail-Tracker. CloudTrail-Tracker es una plataforma serverless de código abierto basada en eventos para el procesamiento de datos que puede escalar automáticamente hacia arriba y hacia abajo, con la capacidad de escalar a cero para minimizar los costos operativos. Seguidamente, se plantea la integración de GPUs en una plataforma serverless local impulsada por eventos para el procesamiento de datos escalables. La plataforma admite la ejecución de aplicaciones como funciones severless en respuesta a la carga de un archivo en un sistema de almacenamiento de ficheros, lo que permite la ejecución en paralelo de las aplicaciones según los recursos disponibles. Este procesamiento es administrado por un cluster Kubernetes elástico que crece y decrece automáticamente según las necesidades de procesamiento. Ciertos enfoques basados en tecnologías de virtualización de GPU como rCUDA y NVIDIA-Docker se evalúan para acelerar el tiempo de ejecución de las funciones. Finalmente, se implementa otra solución basada en el modelo serverless para ejecutar la fase de inferencia de modelos de aprendizaje automático previamente entrenados, en la plataforma de Amazon Web Services y en una plataforma privada con el framework OSCAR. El sistema crece elásticamente de acuerdo con la demanda y presenta una escalado a cero para minimizar los costes. Por otra parte, el front-end proporciona al usuario una experiencia simplificada en la obtención de la predicción de modelos de aprendizaje automático. Para demostrar las funcionalidades y ventajas de las soluciones propuestas durante esta tesis se recogen varios casos de estudio que abarcan diferentes campos del conocimiento como la analítica de aprendizaje y la Inteligencia Artificial. Esto demuestra que la gama de aplicaciones donde la computación serverless puede aportar grandes beneficios es muy amplia. Los resultados obtenidos avalan el uso del modelo serverless en la simplificación del diseño de arquitecturas para el uso intensivo de datos en aplicaciones complejas.[CA] Amb el desenvolupament de la Computació en el Núvol, el lliurament de recursos virtualitzats a través d'Internet ha crescut granment en els últims anys. Les Funcions com a Servei (FaaS), un dels models de servei més nous dins de la Computació en el Núvol, permet el desenvolupament i implementació d'aplicacions basades en esdeveniments que cobreixen serveis administrats en Núvols públics i locals. Els proveïdors de computació en el Núvol públic adopten el model FaaS dins del seu catàleg per a proporcionar a les aplicacions computació altament escalable basada en esdeveniments. D'una banda, els desenvolupadors especialitzats en aquesta tecnologia se centren en crear marcs de codi obert serverless per a evitar el bloqueig amb els proveïdors del Núvol públic. Malgrat el desenvolupament alcançat per la informàtica serverless, actualment hi ha camps relacionats amb el processament de dades i l'optimització del rendiment d'execució en els quals no s'ha explorat tot el potencial. En aquesta tesi doctoral es defineixen tres estratègies informàtiques serverless que permeten demostrar els beneficis d'aquesta tecnologia per al processament de dades. Les estratègies implementades permeten l'anàlisi de dades amb a integració de dispositius accelerats per a l'execució eficient d'aplicacion scientífiques en plataformes de Núvol públiques i locals. En primer lloc, es va desenvolupar la plataforma CloudTrail-Tracker. CloudTrail-Tracker és una plataforma de codi obert basada en esdeveniments per al processament de dades serverless que pot escalar automáticament cap amunt i cap avall, amb la capacitat d'escalar a zero per a minimitzar els costos operatius. A continuació es planteja la integració de GPUs en una plataforma serverless local impulsada per esdeveniments per al processament de dades escalables. La plataforma admet l'execució d'aplicacions com funcions severless en resposta a la càrrega d'un arxiu en un sistema d'emmagatzemaments de fitxers, la qual cosa permet l'execució en paral·lel de les aplicacions segon sels recursos disponibles. Este processament és administrat per un cluster Kubernetes elàstic que creix i decreix automàticament segons les necessitats de processament. Certs enfocaments basats en tecnologies de virtualització de GPU com rCUDA i NVIDIA-Docker s'avaluen per a accelerar el temps d'execució de les funcions. Finalment s'implementa una altra solució basada en el model serverless per a executar la fase d'inferència de models d'aprenentatge automàtic prèviament entrenats en la plataforma de Amazon Web Services i en una plataforma privada amb el framework OSCAR. El sistema creix elàsticament d'acord amb la demanda i presenta una escalada a zero per a minimitzar els costos. D'altra banda el front-end proporciona a l'usuari una experiència simplificada en l'obtenció de la predicció de models d'aprenentatge automàtic. Per a demostrar les funcionalitats i avantatges de les solucions proposades durant esta tesi s'arrepleguen diversos casos d'estudi que comprenen diferents camps del coneixement com l'analítica d'aprenentatge i la Intel·ligència Artificial. Això demostra que la gamma d'aplicacions on la computació serverless pot aportar grans beneficis és molt àmplia. Els resultats obtinguts avalen l'ús del model serverless en la simplificació del disseny d'arquitectures per a l'ús intensiu de dades en aplicacions complexes.[EN] With the development of Cloud Computing, the delivery of virtualized resources over the Internet has greatly grown in recent years. Functions as a Service (FaaS), one of the newest service models within Cloud Computing, allows the development and implementation of event-based applications that cover managed services in public and on-premises Clouds. Public Cloud Computing providers adopt the FaaS model within their catalog to provide event-driven highly-scalable computing for applications. On the one hand, developers specialized in this technology focus on creating open-source serverless frameworks to avoid the lock-in with public Cloud providers. Despite the development achieved by serverless computing, there are currently fields related to data processing and execution performance optimization where the full potential has not been explored. In this doctoral thesis three serverless computing strategies are defined that allow to demonstrate the benefits of this technology for data processing. The implemented strategies allow the analysis of data with the integration of accelerated devices for the efficient execution of scientific applications on public and on-premises Cloud platforms. Firstly, the CloudTrail-Tracker platform was developed to extract and process learning analytics in the Cloud. CloudTrail-Tracker is an event-driven open-source platform for serverless data processing that can automatically scale up and down, featuring the ability to scale to zero for minimizing the operational costs. Next, the integration of GPUs in an event-driven on-premises serverless platform for scalable data processing is discussed. The platform supports the execution of applications as serverless functions in response to the loading of a file in a file storage system, which allows the parallel execution of applications according to available resources. This processing is managed by an elastic Kubernetes cluster that automatically grows and shrinks according to the processing needs. Certain approaches based on GPU virtualization technologies such as rCUDA and NVIDIA-Docker are evaluated to speed up the execution time of the functions. Finally, another solution based on the serverless model is implemented to run the inference phase of previously trained machine learning models on theAmazon Web Services platform and in a private platform with the OSCAR framework. The system grows elastically according to demand and is scaled to zero to minimize costs. On the other hand, the front-end provides the user with a simplified experience in obtaining the prediction of machine learning models. To demonstrate the functionalities and advantages of the solutions proposed during this thesis, several case studies are collected covering different fields of knowledge such as learning analytics and Artificial Intelligence. This shows the wide range of applications where serverless computing can bring great benefits. The results obtained endorse the use of the serverless model in simplifying the design of architectures for the intensive data processing in complex applications.Naranjo Delgado, DM. (2021). Serverless Computing Strategies on Cloud Platforms [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160916TESI

The Fourth Industrial Revolution: A Technological Wave of Change

This chapter focuses on the technological wave of change called the fourth industrial revolution (4IR), which is also known as the information age or industry 4.0. It starts off with a brief history of the concept, describing the evolution through the ages, from the age of industrialization to the current technological age. The chapter then presents industry 4.0 through three lenses, which are i) the key enabling technologies that serve as its foundational pillars, such as the Internet and Cloud Computing; ii) technologies and concepts that emanate from 4IR, as well as their applications, which are discussed using use-cases; iii) the impacts of industry 4.0 on the wider society (both positive and negative). Finally, the chapter closes with a discussion on some open challenges that need to be considered in future research works to enhance the widespread adaptation and/or implementation of industry 4.0