Modeling of Distance Learners’ Retention Using Mixed-Model on Non-Proportional Hazard

Universitas Terbuka is a public university in Indonesia that implements an open-distance education system. The quality and success of higher education in Indonesia are indicated by the gross enrolment rate (GER). Modelling student retention is one indicator of the value of the GER. The chances of distance learners’ retention in a certain period can be determined through survival analysis, namely the “Cox model” or “Cox proportional hazard model”. The limitations of the Cox model pose new problems in modelling that involve more than two types of covariates and the presence of random effects. The problem that arises is the non-proportional hazard. The cause of non-proportional hazard is time-dependent covariates, so that individual risk changes over time. Another reason is the presence of random effects, both observed and unobserved. In this model, there are two random effects, namely, the unobserved random effect and the observed random effect. Thus, the model is called the mixed effect model of non-proportional hazard. Based on the characteristics of the covariates observed, appropriate survival analysis for modelling distance learners’ retention is a mixed model on the non-proportional hazard. The covariates involved in very complex modelling include time-independent covariates, time-dependent covariates, and unobserved random effects. The results of the analysis with the mixed model on non-proportional hazard showed that the covariates that significantly affected the distance learner’s retention were: educational background, age, grade point average, marital status, scholarship, independent learning culture, number of credits taken, and number of courses taken each semester

Análisis del aprendizaje: una revisión sistemática de literatura.

The majority of algorithms used in the data analysis are designed according to the capacities of power and flexibility rather than for its simplicity and are too complex to use in the educational context. The objective of this paperis to present a literature review on the learning analytics in higher education: problems, limitations, techniques and tools used. The systematicliterature review methodology was used to answer three research questions on the basis of scientific publications. This paper concludes that it mustimplement, adapt or develop algorithms for the educational context and must be build tools for the analysis of educational data with intuitive interfaces and easy to use.La mayoría de algoritmos utilizados en el análisis de datos están diseñados de acuerdo con las capacidades de potencia y flexibilidad más que por su sencillez, y son demasiado complejos de utilizar en el contexto educativo. El objetivo de este trabajo es presentar una revisión de literatura sobre el análisis del aprendizaje en la educación superior: problemas, limitaciones, técnicas y herramientas empleadas. Se utilizó la metodología de la revisión sistemática de literatura para responder a tres preguntas de investigación tomando como base publicaciones científicas. Se concluye que se deben implementar, adaptar o desarrollar algoritmos predeterminados para el contexto educativo y, también, construir herramientas para el análisis de datos educacionales que cuenten con interfaces intuitivas y fáciles de utilizar

The efficacy of learning analytics interventions in higher education: A systematic review

This is the author accepted manuscript. The final version is available from Wiley via the DOI in this record.Educational institutions are increasingly turning to learning analytics to identify and intervene with students at risk of underperformance or discontinuation. However, the extent to which the current evidence base supports this investment is currently unclear, and particularly so in relation to the effectiveness of interventions based on predictive models. The aim of the present paper was to conduct a systematic review and quality assessment of studies on the use of learning analytics in higher education, focusing specifically on intervention studies. Search terms identified 689 articles, but only 11 studies evaluated the effectiveness of interventions based on learning analytics. These studies highlighted the potential of such interventions, but the general quality of the research was moderate, and left several important questions unanswered. The key recommendation based on this review is that more research into the implementation and evaluation of scientifically driven learning analytics is needed to build a solid evidence base for the feasibility, effectiveness, and generalizability of such interventions. This is particularly relevant when considering the increasing tendency of educational institutions around the world to implement learning analytics interventions with only little evidence of their effectiveness.The research reported in this paper was supported by the University of Exeter’s Effective Learning Analytics project

On predicting academic performance with process mining in learning analytics

Purpose - The purpose of this paper is to propose a process mining approach to help in making early predictions to improve students’ learning experience in massive open online courses (MOOCs). It investigates the impact of various machine learning techniques in combination with process mining features to measure effectiveness of these techniques. Design/methodology/approach - Student’s data (e.g. assessment grades, demographic information) and weekly interaction data based on event logs (e.g. video lecture interaction, solution submission time, time spent weekly) have guided this design. This study evaluates four machine learning classification techniques used in the literature (logistic regression (LR), Naïve Bayes (NB), random forest (RF) and K-nearest neighbor) to monitor weekly progression of students’ performance and to predict their overall performance outcome. Two data sets – one, with traditional features and second, with features obtained from process conformance testing – have been used. Findings - The results show that techniques used in the study are able to make predictions on the performance of students. Overall accuracy (F1-score, area under curve) of machine learning techniques can be improved by integrating process mining features with standard features. Specifically, the use of LR and NB classifiers outperforms other techniques in a statistical significant way. Practical implications - Although MOOCs provide a platform for learning in highly scalable and flexible manner, they are prone to early dropout and low completion rate. This study outlines a data-driven approach to improve students’ learning experience and decrease the dropout rate. Social implications - Early predictions based on individual’s participation can help educators provide support to students who are struggling in the course. Originality/value - This study outlines the innovative use of process mining techniques in education data mining to help educators gather data-driven insight on student performances in the enrolled courses

El problema del abandono en estudios a distancia. Respuestas desde el Diálogo Didáctico Mediado

The dropout rate, the failure of university students, appears to be a universal problem that concerns teachers, institutions, governments and international organizations. Dropout rates, when related to teaching and learning through digital systems (distance education), are even higher than in face-to-face formats. The goals of this work focus, firstly, on selecting the most outstanding causes that weaken the pedagogical dialogue (mediated educational dialogue) and, consequently, increase dropout rates, and secondly, on pointing out support and guidance actions that could promote quality pedagogical dialogues leading to success, higher satisfaction rates and, consequently, retention, persistence and academic commitment and, thus, reducing the number of student failures. We proceed to the study through a review of the most outstanding scientific literature to detect the main reasons that motivate distance students to drop out from their studies and a number of institutional and teaching actions that can help reduce those failure rates. The focus here is on the proposal of Mediated Educational Dialogue (García Aretio, 2014). When a student's dialogue with the institution, teachers, peers and resources breaks down, a feeling of discouragement, anxiety and frustration appears which, if not addressed, leads to dropout.El abandono, el fracaso de los estudiantes universitarios, se muestra como un problema universal que preocupa a docentes, instituciones, gobiernos y organismos internacionales. Esos abandonos, cuando los referimos a los sistemas digitales de enseñanza y aprendizaje (educación a distancia), son aún más elevados que en los formatos presenciales. Los objetivos de este trabajo se centran, por una parte, en seleccionar aquellas causas más destacadas como debilitadoras del diálogo pedagógico (diálogo didáctico mediado) y, en consecuencia, propiciadoras del abandono y, por otra, apuntar acciones orientadoras y de apoyo, que pudieran promover diálogos pedagógicos de calidad que lleven al éxito, a mayores tasas de satisfacción y, en consecuencia, de retención, persistencia y compromiso en los estudios y reducir así el número de fracasos estudiantiles. Procedemos al estudio a través de una revisión de la literatura científica más destacada, para detectar las principales razones que llevan a los estudiantes a distancia al abandono, y una batería de acciones institucionales y docentes que pueden ayudar a reducir esas tasas de fracaso. Y todo ello, centrándolo en la propuesta de Diálogo Didáctico Mediado (García Aretio, 2014). Cuando ese diálogo del estudiante con la institución, con los docentes, los iguales y los recursos, se quiebra, se genera un sentimiento de desánimo, ansiedad y frustración que, si no se remedia, viene a culminar en el abandono de los estudios

Modelo de gestión de proyectos para mejorar el proceso de desarrollo de software de la Corte Superior de Justicia de Lambayeque, 2021

El presente estudio en curso tiene como propósito general Mejorar los Procesos de Desarrollo de Software de la Corte Superior de Justicia de Lambayeque a través de la implementación de un Modelo de Gestión de Proyectos, además presenta como objetivos específicos: Determinar el nivel de conocimiento sobre las metodologías ágiles, reducir el tiempo promedio para la entrega del software, determinar el nivel de comunicación entre los involucrados, determinar el nivel de satisfacción de los usuarios. El estudio es de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño experimental, contando con 25 colaboradores para la muestra, como instrumentos se aplicó dos cuestionarios y dos fichas de observación para comparar cada objetivo específico. Se hizo uso de la prueba de normalidad Shapiro-Wilk y para contrastar la hipótesis se utilizó la prueba Z de Wilcoxon, Chi-cuadrado para datos sin normalidad. Donde los resultados mostraron que se logró aumentar el promedio del nivel de conocimiento a un 17%, reducir el tiempo promedio a 9%, aumentar el nivel de comunicación a 95% y aumentar la satisfacción usuaria a 18%. Concluyendo que la implementación de un Modelo de Gestión de Proyectos mejoró los Procesos de Desarrollo de Software de la Corte Superior de Justicia de Lambayeque

Dropout Prediction and Reduction in Distance Education Courses with the Learning Analytics Multitrail Approach

Distance Education courses are present in large number of educational institutions. Virtual Learning Environments development contributes to this wide adoption of Distance Education modality and allows new pedagogical methodologies. However, dropout rates observed in these courses are very expressive, both in public and private educational institutions. This paper presents a Learning Analytics system developed to deal with dropout problem in Distance Education courses on university-level education. Several complementary tools, allowing data visualization, dropout predictions, support to pedagogical actions and textual analysis, among others, are available in the system. The implementation of these tools is feasible due to the adoption of an approach called Multitrail to represent and manipulate data from several sources and formats. The obtained results from experiments carried out with courses in a Brazilian university show the dropout prediction with an average of 87% precision. A set of pedagogical actions concerning students among the higher probabilities of dropout was implemented and we observed average reduction of 11% in dropout rates

Modelos de Data Science para mejorar la detección de la deserción académica en la Institución Educativa 88331 en Chimbote - 2021

La presente investigación muestra un modelo de Data Science para la detección de la deserción escolar en la Institución Educativa 88331 en el centro poblado Rinconada, Chimbote. Bajo la Jornada escolar completa en el nivel Secundaria. Este proyecto nace a raíz de un problema latente en el sector educativo de la Educación Básica Regular: La deserción escolar; referido a los estudiantes de nivel básico regular que abandonan sus estudios antes de terminar su año escolar. Se analizó un historial de notas del nivel secundaria matriculados desde el año 2011 al año 2019, con un total de 804 estudiantes a los largo de dichos años. Las variables estudiadas fueron género, fecha de nacimiento, grado, sección, año académico, notas por cursos, áreas desaprobadas, comportamiento y situación final. Para el desarrollo del modelo de Data Science Regresión logística se utilizó la plataforma Cloud Google Colab, con el lenguaje de programación Python, bajo la metodología CRISP-DM, se trabajó con un primer grupo del 70% en Train o entrenamiento y un 30% en test o testeo, logrando obtener una óptima precisión. Finalmente como resultado de implementar el modelo de Data Science de Regresión Logística se obtuvo una mejora de la Tasa de retención escolar de 84,1 % a un 95,5% en un año escolar

Pràctica continuada i feedback automàtic en l'aprenentatge de matemàtiques en línia: un estudi des de la perspectiva de les analítiques d'aprenentatge

Aquesta tesi ha adoptat la perspectiva de les analítiques d'aprenentatge i s'ha centrat en dues assignatures de matemàtiques en línia de la UOC: Anàlisi matemàtica i Estadística. Hem observat que la qualificació a l'examen final està relacionada amb la realització de qüestionaris i la puntuació obtinguda. També hem comprovat que no presentar-se a l'examen final o no superar-lo és predictible a partir de les qualificacions obtingudes als primers qüestionaris del curs. Així, doncs, s'ha dissenyat i implementat una intervenció docent que permet als estudiants fer els qüestionaris que no havien fet en el termini previst. L'anàlisi d'aquesta intervenció ha permès determinar que ha augmentat la probabilitat de reduir el nombre d'estudiants que no es presenten a l'examen final, cosa que suposa reduir l'abandonament de l'assignatura. Aquesta tesi ens ha permès concloure que mantenir el compromís dels estudiants al llarg del curs mitjançant la realització de qüestionaris amb correcció i feedback automàtics en assignatures de matemàtiques en línia ajuda a l'assoliment dels objectius d'aprenentatge.This thesis adopts a learning analytics approach and focuses on two online mathematics courses at the Universitat Oberta de Catalunya (UOC): Calculus and Statistics. Our findings suggest that final exam scores are related to taking quizzes, as well as to quiz scores. Specifically, we show that not taking or succeeding in the final exam can be predicted from students' scores on the first few quizzes of the academic year. A teaching intervention was designed and implemented to allow students to take any of the quizzes that they had not submitted before the original deadline. Analysing the effectiveness of this intervention, we have found that it improves students' chances of taking the final exam, and therefore reduces student drop-out in the Statistics course. This doctoral thesis has allowed us to conclude that, for online mathematics courses, being engaged throughout the course by taking quizzes with automatic correction and feedback helps students achieve their learning goals.Esta tesis ha adoptado la perspectiva de las analíticas de aprendizaje y se ha centrado en dos asignaturas de matemáticas en línea de la UOC: Análisis matemático y Estadística. Hemos observado que la calificación en el examen final está relacionada con la realización de cuestionarios y la puntuación obtenida. Asimismo, hemos comprobado que no presentarse al examen final o no superarlo es predecible a partir de las calificaciones obtenidas en los primeros cuestionarios del curso. Así, se ha diseñado e implementado una intervención docente que permite a los estudiantes hacer los cuestionarios que no habían realizado en el plazo previsto. El análisis de esta intervención ha permitido determinar que ha aumentado la probabilidad de reducir el número de estudiantes que no se presentan al examen final, hecho que supone reducir el abandono de la asignatura. Esta tesis nos ha permitido concluir que mantener el compromiso de los estudiantes a lo largo del curso mediante la realización de cuestionarios con corrección y feedback automáticos en asignaturas de matemáticas en línea ayuda a alcanzar los objetivos de aprendizaje