Smart e-Learning Systems with Big Data

Nowadays, the Internet connects people, multimedia and physical objects leading to a new-wave of services. This includes learning applications, which require to manage huge and mixed volumes of information coming from Web and social media, smart-cities and Internet of Things nodes. Unfortunately, designing smart e-learning systems able to take advantage of such a complex technological space raises different challenges. In this perspective, this paper introduces a reference architecture for the development of future and big-data-capable e-learning platforms. Also, it showcases how data can be used to enrich the learning process

Analysis of students’ perception of good mathematics teachers and teaching using informal conversations from Twitter and Quora

The growing use of the social media in recent years has opened up the possibility of using social media data like Twitter and Q&S online discussion forum Quora for educational research purposes. While other disciplines -specially in health sciences- have used social media data successfully in obtaining valuable results the question still remains as to whether Twitter and Quora can provide significant results even for mathematics educational research, especially in terms of the perspectives of students with regard to good mathematics teachers and teaching. The objective of this research study was to analyse students’ understanding, thoughts, feelings and opinions about good mathematics teacher and teaching. This research study used two distinct already available data from social media platforms: Twitter and Quora. According to this research study, mathematics teachers are regarded as good when he or she is a good motivator who cares and concern about students, has good sound of mathematics and passionate about teaching and their students, being supportive and encouraging.El uso creciente de las redes sociales en los últimos años ha abierto la posibilidad de utilizar datos de redes sociales como Twitter y el foro de discusión en línea de preguntas y respuestas Quora con fines de investigación educativa. Mientras que otras disciplinas, especialmente en Ciencias de la Salud, han utilizado con éxito los datos de las redes sociales para obtener valiosos resultados, la pregunta sigue siendo si Twitter y Quora pueden proporcionar resultados también relevantes para la investigación educativa en matemáticas, especialmente en términos de las perspectivas de los estudiantes con respecto a la buena docencia en matemáticas y a los buenos docentes de matemáticas. El objetivo de este estudio de investigación fue el de analizar la comprensión, los pensamientos, los sentimientos y las opiniones de los estudiantes sobre lo que significa ser un buen profesor de matemáticas y lo que es una buena docencia en matemáticas. Este estudio de investigación utilizó datos ya disponibles de dos plataformas sociales: Twitter y Quora. Los resultados muestran que los docentes de matemáticas son considerados buenos docentes cuando motivan, se preocupan por los estudiantes, tienen una buena comprensión de la disciplina y muestran pasión por la enseñanza y por sus estudiantes, apoyándolos y alentándolos.Departamento de Didáctica de las Ciencias Sociales y ExperimentalesMáster en Investigación Aplicada a la Educació

Benefits of using data mining techniques to extract and analyze Twitter data for higher education applications: a systematic literature review

In recent years, there has been a growing interest by education actors to include TIC in their institutions; as well as social networks, far from being a problem and their use aimed, permit innovate traditional classes and improve communication between teachers and students This study has two objectives: (1) conduct a systematic literature review through searching papers published between January/2007 and March/2019 in data bases like as ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer and others, to evidence researches that apply data mining techniques to extract and analyze Twitters data in higher education; and (2) to emphasize pedagogic practices that include Twitter and data mining to improve education process. From 315 papers obtained, only 65 fulfilled inclusion criteria. The main results indicate that: (1) the most used data mining techniques are predictive with classification tasks; (2) Twitter is principally used to: (a) determinate perception; (b) share information, materials and resources; (c) generate communication and participation; (d) promote abilities and (e) improve oral expression and academic performance; (3) United States has the most numbers of researches in this area; however, in Latin-American countries findings are not enough, so, there a new area to investigate in this region and (4) researches used models, methods, strategies, theories and instruments as a pedagogic practice; so that, there wasn’t an agreement about a shape to include Twitter data extracting in higher education to improve teaching and learning process.En los últimos años, existe un creciente interés por los actores de la educación en la inclusión de las TIC en sus instituciones, como es el caso de las redes sociales, que lejos de ser un problema y mediante un uso guiado de las mismas, permiten innovar las sesiones de clases tradicionales y mejorar la comunicación entre docentes y estudiantes. En el presente estudio se plantearon dos objetivos: (1) realizar una revisión sistemática de la literatura, mediante la búsqueda de artículos publicados entre Enero/2007 y Marzo/2019, en bases de datos como ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer, entre otras, para identificar las investigaciones que han aplicado técnicas de minería de datos, para la extracción y análisis de datos de Twitter en la educación superior; y, (2) destacar las prácticas pedagógicas que han incorporado Twitter y minería de datos para mejorar los procesos educativos. De los 315 artículos obtenidos, fueron seleccionados 65 que cumplieron con los criterios de inclusión. Los principales resultados indican que: (1) las técnicas de minería de datos más utilizadas son predictivas con tareas de clasificación; (2) Twitter se usa principalmente para: (a) determinar percepción estudiantil; (b) compartir información, material y recursos; (c) generar comunicación y participación; (d) fomentar habilidades; y (e) mejorar la expresión oral y el rendimiento académico; (3) Estados Unidos es el país con mayor número de trabajos; sin embargo, en países de Latinoamérica los hallazgos son pocos, por lo que, se apertura un campo de investigación en esta región; y (4) los estudios incluyeron modelos, métodos, estrategias, teorías o instrumentos como práctica pedagógica; de modo que, no existe un consenso en la forma en que los datos extraídos de Twitter podrían ser incorporados en la educación superior para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje

Benefits of using data mining techniques to extract and analyze Twitter data for higher education applications: a systematic literature review

En los últimos años, existe un creciente interés por los actores de la educación en la inclusión de las TIC en sus instituciones, como es el caso de las redes sociales, que lejos de ser un problema y mediante un uso guiado de las mismas, permiten innovar las sesiones de clases tradicionales y mejorar la comunicación entre docentes y estudiantes. En el presente estudio se plantearon dos objetivos: (1) realizar una revisión sistemática de la literatura, mediante la búsqueda de artículos publicados entre enero/2007 y marzo/2019, en bases de datos como ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer, entre otras, para identificar las investigaciones que han aplicado técnicas de minería de datos, para la extracción y análisis de datos de Twitter en la educación superior; y, (2) destacar las prácticas pedagógicas que han incorporado Twitter y minería de datos para mejorar los procesos educativos. De los 315 artículos obtenidos, fueron seleccionados 65 que cumplieron con los criterios de inclusión. Los principales resultados indican que: (1) las técnicas de minería de datos más utilizadas son predictivas con tareas de clasificación; (2) Twitter se usa principalmente para: (a) determinar percepción estudiantil; (b) compartir información, material y recursos; (c) generar comunicación y participación; (d) fomentar habilidades; y (e) mejorar la expresión oral y el rendimiento académico; (3) Estados Unidos es el país con mayor número de trabajos; sin embargo, en países de Latinoamérica los hallazgos son pocos, por lo que se apertura un campo de investigación en esta región; y (4) los estudios incluyeron modelos, métodos, estrategias, teorías o instrumentos como práctica pedagógica; de modo que no existe un consenso en la forma en que los datos extraídos de Twitter podrían ser incorporados en la educación superior para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje.In recent years, there has been a growing interest by education actors to include TIC in their institutions; as well as social networks, far from being a problem and their use aimed, permit innovate traditional classes and improve communication between teachers and students This study has two objectives: (1) conduct a systematic literature review through searching papers published between January/2007 and March/2019 in data bases like as ACM, IEEE, ScienceDirect, Springer and others, to evidence researches that apply data mining techniques to extract and analyze Twitters data in higher education; and (2) to emphasize pedagogic practices that include Twitter and data mining to improve education process. From 315 papers obtained, only 65 fulfilled inclusion criteria. The main results indicate that: (1) the most used data mining techniques are predictive with classification tasks; (2) Twitter is principally used to: (a) determinate perception; (b) share information, materials and resources; (c) generate communication and participation; (d) promote abilities and (e) improve oral expression and academic performance; (3) United States has the most numbers of researches in this area; however, in Latin-American countries findings are not enough, so, there a new area to investigate in this region and (4) researches used models, methods, strategies, theories and instruments as a pedagogic practice; so that, there wasn’t an agreement about a shape to include Twitter data extracting in higher education to improve teaching and learning process.Instituto de Investigación en Informátic

Understanding students’ behavior in online social networks: a systematic literature review

The use of online social networks (OSNs) has increasingly attracted attention from scholars’ in different disciplines. Recently, student behaviors in online social networks have been extensively examined. However, limited efforts have been made to evaluate and systematically review the current research status to provide insights into previous study findings. Accordingly, this study conducted a systematic literature review on student behavior and OSNs to explicate to what extent students behave on these platforms. This study reviewed 104 studies to discuss the research focus and examine trends along with the important theories and research methods utilized. Moreover, the Stimulus-Organism-Response (SOR) model was utilized to classify the factors that influence student behavior. This study’s results demonstrate that the number of studies that address student behaviors on OSNs have recently increased. Moreover, the identified studies focused on five research streams, including academic purpose, cyber victimization, addiction, personality issues, and knowledge sharing behaviors. Most of these studies focused on the use and effect of OSNs on student academic performance. Most importantly, the proposed study framework provides a theoretical basis for further research in this context