Survive to stay connected: patterns of user experiences in a Life Long Learning digital platform

In an ever-changing world, having the right competences for the job market represents a key challenge for sustained employability. To address this need a growing number of digital platform for life long learning (LLL) has been developed. Anyway, it is less known how users navigate and use these platforms. The present study represents a one of the first attempts to fill this gap, offering a deep analysis for the identification of latent subgroups of learners with similar behaviours on a digital LLL platform. Then, the identified subgroups are described in terms of personal features and survival profiles. Findings reveal three distictive latent classes, with very different survival profiles. The analysis provides interesting insights about how the administators of a digital LLL platform can better personalize their contents according to the type of learner, to support and let them stay on the platform, acquiring the needed skills for the job market

The Application of Teaching at the Right Level (TaRL) and Culturally Responsive Teaching (CRT) Approach to Increase the Motivation and Learning Outcomes of Students on the Material of Transport through Membranes

Teaching at The Right Level (TaRL), is a learning approach by orienting learners to carry out learning. The purpose of this study is to design and implement learning by applying the Teaching at the Right Level (TaRL) approach and applying the Culturally Responsive Teaching (CBT) approach that connects the cultural background of learners with material content. The methods carried out in this study include the preparation stage of compiling assessments, designing, preparing modules, the implementation stage, the evaluation stage and follow-up. The results of this study indicate that the application of Teaching at the right Level (TaRL) and Culturally Responsive Teaching (CRT) approaches is very appropriate to be used in the learning process to meet the diverse ability levels of learners, material content that is associated with the culture of learners raises learners' awareness of their own cultural identity. The use of digital learning media motivates learners in learning because there is an element of novelty and in accordance with technological developments

Logros y retos en analítica del aprendizaje en España: La perspectiva de SNOLA

As in other research fields, the development of learning analytics is influenced by the networks of researchers that contribute to it. This paper describes one of such networks: the Spanish Network of Learning Analytics (SNOLA). The paper presents the research lines of the members of SNOLA, as well as the main challenges that learning analytics has to address in the next few years as perceived by these researchers. This analysis is based on SNOLA’s archival data and on a survey carried out to the current members of the network. Although this approach does not cover all the activity related to learning analytics in Spain, the results provide a representative overview of the current state of research related to learning analytics in this context. The paper describes these trends and the main challenges, among which we can point out the need to adopt an ethical commitment with data, to develop systems that respond to the requirements of the end users, and to reach a wider institutional impact.Tal y como ocurre en otros campos de investigación, el desarrollo de la analítica del aprendizaje está influido por las redes de investigadores que contribuyen al mismo. Este artículo describe una de estas redes: la Red Española de Analítica de Aprendizaje (SNOLA). El artículo presenta las líneas de investigación de los miembros de SNOLA, así como los principales retos que la analítica del aprendizaje tiene que afrontar en los próximos años desde la visión de estos investigadores. Este análisis está basado en datos de archivo de SNOLA y en una encuesta realizada a los actuales miembros de la red. Aunque esta aproximación no cubre toda la actividad relacionada con analítica del aprendizaje en España, los resultados proporcionan una visión general representativa del estado de la investigación relacionada con analítica del aprendizaje en dicho contexto. El artículo muestra cuáles son estas tendencias y los principales retos, entre los que se encuentran la necesidad de adoptar un compromiso ético con los datos, desarrollar sistemas que respondan a las necesidades de los usuarios y alcanzar mayor impacto institucional

Achievements and challenges in learning analytics in Spain: The view of SNOLA

[EN] As in other research fields, the development of learning analytics is influenced by the networks of researchers that contribute to it. This paper describes one of such networks: the Spanish Network of Learning Analytics (SNOLA). The paper presents the research lines of the members of SNOLA, as well as the main challenges that learning analytics has to address in the next few years as perceived by these researchers. This analysis is based on SNOLA’s archival data and on a survey carried out to the current members of the network. Although this approach does not cover all the activity related to learning analytics in Spain, the results provide a representative overview of the current state of research related to learning analytics in this context. The paper describes these trends and the main challenges, among which we can point out the need to adopt an ethical commitment with data, to develop systems that respond to the requirements of the end users, and to reach a wider institutional impact.[ES] Tal y como ocurre en otros campos de investigación, el desarrollo de la analítica del aprendizaje está influido por las redes de investigadores que contribuyen al mismo. Este artículo describe una de estas redes: la Red Española de Analítica de Aprendizaje (SNOLA). El artículo presenta las líneas de investigación de los miembros de SNOLA, así como los principales retos que la analítica del aprendizaje tiene que afrontar en los próximos años desde la visión de estos investigadores. Este análisis está basado en datos de archivo de SNOLA y en una encuesta realizada a los actuales miembros de la red. Aunque esta aproximación no cubre toda la actividad relacionada con analítica del aprendizaje en España, los resultados proporcionan una visión general representativa del estado de la investigación relacionada con analítica del aprendizaje en dicho contexto. El artículo muestra cuáles son estas tendencias y los principales retos, entre los que se encuentran la necesidad de adoptar un compromiso ético con los datos, desarrollar sistemas que respondan a las necesidades de los usuarios y alcanzar mayor impacto institucional.SIMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades ( RED2018-102725-T)Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (TIN2016-80172-R)Junta de Castilla y León (VA257P18)Gobierno Vasco (IT980-16)Generalitat de Catalunya (2017SGR1619)Gobierno de la Comunidad de Madrid (S2018/TCS-4307

Calidad y dificultad de los cuestionarios de un MOOC

La oferta de cursos abiertos, gratuitos, masivos en línea (MOOC por sus siglas en inglés) ha tenido un crecimiento importante en los últimos años. La mayoría de estos cursos incluye cuestionarios de evaluación que sirven como guía para establecer un baremo para su aprobación. Estos cuestionarios son una herramienta de aprendizaje porque ponen en juego el conocimiento del participante y le dan la oportunidad para identificar sus dificultades y superarlas. También pueden convertirse en un impedimento para el progreso cuando aquellos participantes que no los aprueban deciden retirarse. En este sentido, resulta relevante tener procedimientos para establecer la calidad y dificultad de los cuestionarios de un MOOC, cuestiones que se abordan en este artículo. Ejemplificamos estas ideas y procedimientos con los datos del primer curso del programa PriMat1, Educación Matemática para profesores de primaria. Los resultados ponen de manifiesto la importancia de evaluar la calidad relativa y la dificultad de los cuestionarios de los cursos MOOC con el propósito de contribuir al aprendizaje y la retención de los participantes

Calidad y dificultad de los cuestionarios de un MOOC

La oferta de cursos abiertos, gratuitos, masivos en línea (MOOC por sus siglas en inglés) ha tenido un crecimiento importante en los últimos años. La mayoría de estos cursos incluye cuestionarios de evaluación que sirven como guía para establecer un baremo para su aprobación. Estos cuestionarios son una herramienta de aprendizaje porque ponen en juego el conocimiento del participante y le dan la oportunidad para identificar sus dificultades y superarlas. También pueden convertirse en un impedimento para el progreso cuando aquellos participantes que no los aprueban deciden retirarse. En este sentido, resulta relevante tener procedimientos para establecer la calidad y dificultad de los cuestionarios de un MOOC, cuestiones que se abordan en este artículo. Ejemplificamos estas ideas y procedimientos con los datos del primer curso del programa PriMat1, Educación Matemática para profesores de primaria. Los resultados ponen de manifiesto la importancia de evaluar la calidad relativa y la dificultad de los cuestionarios de los cursos MOOC con el propósito de contribuir al aprendizaje y la retención de los participantes

Sistema informático para la predicción de certificado y abandono en entornos educativos en línea

Los MOOCs son cursos masivos online que cada vez cuentan con más popularidad. Estos cursos generan una gran cantidad de datos sobre las interacciones de los estudiantes con el curso. Esta información puede ser utilizada para predecir si los estudiantes van a abandonar el curso u obtener su certificación utilizando técnicas de clasificación con Aprendizaje Automático. La Analítica del Aprendiaje o Learning Analytics (LA) es un tema de estudio emergente que se centra en recopilar, analizar y visualizar estos datos con el objetivo de entender y optimizar el aprendizaje de los estudiantes y su entorno. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es proponer un estudio de predicción de abandono para un MOOC asíncrono y el desarrollo de un sistema informático, el cual se basa en una herramienta llamada edX-MAS+ (edX-MAS+: Model Analyzer System for edX MOOC) con tecnología actual e integrarlo al sistema edX-LIMS (edX-LIMS: Learning Intervention Monitoring Service for edX MOOCs), sistema que proporciona información de los estudiantes del MOOC asíncrono WebApp mediante el uso de Dashboards y que cuenta con una interfaz gráfica donde se podrán ver los resultados obtenidos. El sistema permitirá al usuario entrenar y comparar modelos predictivos con algoritmos de Aprendizaje Automático, tomando como entrada las interacciones de actividad del usuario, es decir, los estudiantes del curso online, con la plataforma (lo que llamaremos indicadores de actividad) para predecir el abandono y obtención del certificado

From procrastination to engagement? An experimental exploration of the effects of an adaptive virtual assistant on self-regulation in online learning

Compared to traditional classroom learning, success in online learning tends to depend more on the learner’s skill to self-regulate. Self-regulation is a complex meta-cognitive skill set that can be acquired. This study explores the effectiveness of a virtual learning assistant in terms of (a) developmental, (b) general compensatory, and (c) differential compensatory effects on learners’ self-regulatory skills in a sample of N = 157 online learners using an experimental intervention-control group design. Methods employed include behavioural trace data as well as self-reporting measures. Participants provided demographic information and responded to a 24-item self-regulation questionnaire and a 20-item personality trait questionnaire. Results indicate that the adaptive assistance did not lead to substantial developmental shifts as captured in learners’ perceived levels of self-regulation. However, various patterns of behavioural changes emerged in response to the intervention. This suggests that the virtual learning assistant has the potential to help online learners effectively compensate for deficits (in contrast to developmental shifts) in self-regulatory skills that might not yet have been developed

Temporal analysis for dropout prediction using self-regulated learning strategies in self-paced MOOCs

International audienceMOOCs (Massive Open Online Courses) have usually high dropout rates. Many articles have proposed predictive models in order to early detect learners at risk to alleviate this issue. Nevertheless, existing models do not consider complex high-level variables, such as self-regulated learning (SRL) strategies, which can have an important effect on learners' success. In addition, predictions are often carried out in instructor-paced MOOCs, where contents are released gradually, but not in self-paced MOOCs, where all materials are available from the beginning and users can enroll at any time. For self-paced MOOCs, existing predictive models are limited in the way they deal with the flexibility offered by the course start date, which is learner dependent. Therefore, they need to be adapted so as to predict with little information short after each learner starts engaging with the MOOC. To solve these issues, this paper contributes with the study of how SRL strategies could be included in predictive models for self-paced MOOCs. Particularly, self-reported and event-based SRL strategies are evaluated and compared to measure their effect for dropout prediction. Also, the paper contributes with a new methodology to analyze self-paced MOOCs when carrying out a temporal analysis to discover how early prediction models can serve to detect learners at risk. Results of this article show that event-based SRL strategies show a very high predictive power, although variables related to learners' interactions with exercises are still the best predictors. That is, event-based SRL strategies can be useful to predict if e.g., variables related to learners' interactions with exercises are not available. Furthermore, results show that this methodology serves to achieve early powerful predictions from about 25 to 33% of the theoretical course duration. The proposed methodology presents a new approach to predict dropouts in self-paced MOOCs, considering complex variables that go beyond the classic trace-data directly captured by the MOOC platforms

Learning Analytics Through Machine Learning and Natural Language Processing

The increase of computing power and the ability to log students’ data with the help of the computer-assisted learning systems has led to an increased interest in developing and applying computer science techniques for analyzing learning data. To understand and investigate how learning-generated data can be used to improve student success, data mining techniques have been applied to several educational tasks. This dissertation investigates three important tasks in various domains of educational data mining: learners’ behavior analysis, essay structure analysis and feedback providing, and learners’ dropout prediction. The first project applied latent semantic analysis and machine learning approaches to investigate how MOOC learners’ longitudinal trajectory of meaningful forum participation facilitated learner performance. The findings have implications on refining the courses’ facilitation methods and forum design, helping improve learners’ performance, and assessing learners’ academic performance in MOOCs. The second project aims to analyze the organizational structures used in previous ACT test essays and provide an argumentative structure feedback tool driven by deep learning language models to better support the current automatic essay scoring systems and classroom settings. The third project applied MOOC learners’ forum participation states to predict dropouts with the help of hidden Markov models and other machine learning techniques. The results of this project show that forum behavior can be applied to predict dropout and evaluate the learners’ status. Overall, the results of this dissertation expand current research and shed light on how computer science techniques could further improve students’ learning experience