Modelos y herramientas para la representación y análisis de datos en LMS para enseñanzas universitarias.

La integración de herramientas colaborativas en educación superior, conocidas como Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) o Learning Managament System (LMS), como serán referenciadas en este trabajo, han experimentado un auge significativo en los útlimos años, mejorando el proceso de enseñanza y experiencia de aprendizaje. Los LMS incluyen una gran variedad de herramientas que ayudan a enriquecer la labor docente, proporcionando gestión de contenidos, distribución de tareas y permitiendo la comunicación entre usuarios de manera unificada a través de un entorno único, mediante el uso de foros, videoconferencias o grupos de chat. Si bien la educación a distancia está consolidada desde hace tiempo, en la última decada se han afianzado nuevas modalidades precursoras de ésta, como es el caso de las modaliadades on-line y blended, también conocidas como mixtas, cobrando un papel fundamental la necesidad de integrar LMS en las universidades. Gracias a su uso el estudiante puede trabajar de un modo autónomo, facilitan la interacción con otros usuarios a través de herramientas colaborativas, proporcionan nuevos métodos para la gestión de recursos y principalmente afianzan los nuevos modelos de aprendizaje. A su vez aumentan la participación de los estudiantes matriculados en estas modalidades, motivados hacia un aprendizaje más efectivo. La implantación de LMS se ha extendido a un 99% en las universidades, siendo utilizadas por un 85% de usuarios, llegando incluso a un uso diario del 56%. A pesar de estos índices de uso tan altos, la percepción de los usuarios es la de no aprovechar todas sus funcionalidades, relegando su uso a las herramientas más básicas. Por tanto serían necesarias directrices que permitan explotar al máximo las capacidades que ofrecen estos entornos. En este trabajo se realiza una exploración entre plataformas LMS, teniendo en cuenta las más demandadas por las universidades y aquellas que incluyan módulos de monitorización de actividad de usuarios , cuya finalidad es la búsqueda de patrones comunes que ayuden a encontrar posibles incidencias o necesidades en el uso del LMS y de este modo poder analizar las metodologías utilizadas. Se realiza una exploración de las plataformas de código abierto: Moodle, Canvas by Instructure y Sakai, siendo esta última la seleccionada, al ser la empleada en la institución objeto del estudio y cumplir los requisitos preestablecidos. Se crean nuevas oportunidades basadas en el modelado de los datos a través de sistemas basados en conocimiento siguiendo técnicas apropiadas para entornos colaborativos, que registran un gran volumen de datos y eventos generados por los usuarios. Por tanto, la semántica de estos datos y eventos podría ser capturada y utilizada como entrada en un sistema sensible al contexto integrado en cualquier LMS. Para la integración de Sakai con la Web Semántica, se propondrá un modelo ontológico llamado OntoSakai capaz de generar perfiles de los usuarios destinados a personalizar el uso de herramientas de LMS y recomendar recursos para alcanzar el beneficio óptimo, tanto en el ámbito docente como para el proceso de aprendizaje. El creciente interés por el análisis de datos en ámbitos educacionales, se centra en la búsqueda de soluciones para la mejora del proceso del aprendizaje de los estudiantes, que estudian la evolución académica con el objetivo de predecir actuaciones futuras e identificar elementos problemáticos, sin tener en cuenta la actividad del profesorado. La monitorización de estos datos posibilitaría crear estrategias educativas que permitan personalizar la actividad formativa, diseñar entornos de aprendizaje acordes con las necesidades, creando nuevos modelos que mejoren la interacción de profesores y estudiantes con los entornos de aprendizaje. Nos centramos en la búsqueda y análisis de módulos que permitan generar informes sobre los registros de usuarios y uso de las diferentes herramientas asociadas en un espacio temporal específico. Éstos deben reflejar con detalle diferentes métricas , tales como: conexiones realizadas, número de descargas de recursos, participación en herramientas colaborativas, etc. Estos informes facilitarán el nivel de detalle necesario que permita llevar un seguimiento de uso específico a tiempo real e independiente del rol del usuario. Sin embargo, los informes generados por los LMS no alcanzan el nivel de detalle suficiente y se centran principalmente en la actividad generada por los estudiantes, poniendo de manifiesto la necesidad de crear herramientas capaces de monitorizar la actividad del profesorado. Los resultados obtenidos no proporcionan información sobre actividades pendientes ni seguimiento del profesor (número de foros sin responder, tareas sin corregir, etc.), tiempo de respuesta en las distintas actividades (tiempo medio que tarda el profesor en responder un foro, tiempo medio que tarda en corregir una tarea, etc.), entre otra información de interés. Otro de los problemas detectados es que no permiten una supervisión global del estado de una titulación o curso, lo que obliga a una revisión de modo independiente , siendo un proceso tedioso y repetitivo. Para el tratamiento de los datos recogidos de los LMS, utilizaremos E-learning analytics, se trata de un campo de estudio emergente donde se sintetizan y estudian conexiones entre técnicas educacionales , conceptos de aprendizaje y minerías de datos educativas teniendo en cuenta todos los roles implicados en el proceso. La ausencia de herramientas o módulos que interpreten automáticamente la información adquirida de LMS, genera nuevas necesidades, debido a la imposibilidad de localizar fácilmente correlaciones entre el conocimiento adquirido del uso en LMS y predicciones de comportamiento de los usuarios. Se pone de manifiesto la necesidad de herramientas capaces de ofrecer recomendaciones de los contenidos y servicios, que ayuden tanto a los estudiantes en su proceso de aprendizaje, como a los docentes en las selección de metodologías para la gestión de sus asignaturas y de este modo definir un comportamiento proactivo en ambos casos. En la actualidad esta carga de trabajo se desplaza a los profesores, quienes deben buscar cualquier posible correlación entre los indicadores de uso y los resultados de los estudiantes de una manera manual y costosa. Ante la dificultad de obtener resultados en E-learning analytics, se desarrolla OnlineData, integrada en nuestro LMS de estudio (Sakai). Se trata de una herramienta software propia y personalizada, con una interfaz amigable para la monitorización del profesorado, adaptada a la metodología seguida y apoyada en técnicas de LA, VA y métricas e-learning. Gracias al uso de OnlineData que permite tener una visión objetiva y detallada de la actividad del profesorado en Sakai y junto con la realización de encuestas a los docentes que proporcionan una visión subjetiva, es posible seguir avanzando en la investigación del comportamiento del profesorado en LMS. Contrastando ambas visiones, es posible ofrecer recomendaciones para mejorar la metodología aplicada y poder detectar posibles carencias en el desempeño diario de los LMS. Esta tesis doctoral sugiere nuevos hábitos para la utilización de Sakai y se proponen nuevas estrategias docentes que ayuden a mejorar la experiencia de uso y los resultados académicos que en un futuro podrán completar nuestro modelo semántico OntoSakai. Actualmente, supone un desafío utilizar técnicas que modelen computacionalmente el conocimiento adquirido en plataformas LMS y permitan crear informes personalizados que ofrezcan servicios de recomendación distinguiendo perfiles de usuario. El análisis de datos académicos abre múltiples líneas de investigación, las cuales suponen nuevos retos y desafíos para la comunidad universitaria. Este trabajo estudia cambios en la utilización de los usuarios en los LMS a través del análisis de uso y propone nuevas metodologías docentes que ayuden a mejorar la experiencia y resultados académicos de los usuarios. Por tanto, definimos como objetivos principales de esta tesis doctoral: • Utilización la Web Semántica en un LMS como modelo basado en conocimiento para la recomendación de buenas prácticas docentes. • Análisis de modelos de comportamiento del profesorado en LMS. • Mejora del proceso de interacción y seguimiento de coordinación docente en LMS.Ingeniería, Industria y Construcció

A Fine-Grained Model to Assess Learner-Content and Methodology Satisfaction in Distance Education

Learning Management System (LMS) platforms have led to a transformation in Universities in the last decade, helping them to adapt and expand their services to new technological challenges. These platforms have made possible the expansion of distance education. A current trend in this area is focused on the evaluation and improvement of the students’ satisfaction. In this work a new tool to assess student satisfaction using emoticons (smileys) is proposed to evaluate the quality of the learning content and the methodology at unit level for any course and at any time. The results indicate that the assessment of student satisfaction is sensitive to the period when the survey is performed and to the student’s study level. Moreover, the results of this new proposal are compared to the satisfaction results using traditional surveys, showing different results due to a more accuracy and flexibility when using the tool proposed in this work

El podcast como herramienta de divulgación y recurso educativo en los entornos virtuales de aprendizaje

En esta comunicación presentamos la experiencia realizada, con el propósito de utilizar la historia de las matemáticas, para incentivar el estudio y el interés por esta ciencia, de los alumnos de primer curso de ingeniería en la universidad. Basado en la idea de aprender matemática conociendo su historia, llevamos a cabo un programa de radio encapsulado en podcast, que se emitió durante tres temporadas. Utilizando guiones cuyo hilo argumental eran sucesos e historias con algún componente matemático, implicamos a alumnos y profesores en la realización del programa. Para lograrlo se recrearon situaciones teatrales con localizaciones y efectos que consiguiesen captar la atención de los oyentes y el interés de los alumnos. La disposición de los alumnos fue determinante en el programa, estando presente en todas las etapas de producción. Para concluir explicaremos cómo este tipo de recursos se puede catalogar en un entorno virtual de aprendizaje; constituyendo una herramienta más de los servicios que cubren las necesidades educativas y las preferencias de un perfil del alumnado proclive al uso de material auditivo como recurso educativo

Integración entornos virtuales de aprendizaje para la optimización y mejora en los procesos de aprendizaje: caso práctico

Esta comunicación propone innovar las metodologías docentes actuales, integrando sobre los Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) herramientas estructurales organizativas, que mejoren el proceso educativo. Ante la inmensa oferta de recursos que podemos encontrar en internet de forma desestructurada, el alumno en ocasiones se siente abrumado por la gran cantidad de información. Se propone una solución mediante el uso de plantillas integradas como herramientas semánticas en el EVA, que organicen el acceso a diferentes aplicaciones, como puedan ser redes sociales, canales de YouTube, Polimedias, blogs personales; siendo estructurados por materias. Como muestra, se realiza el caso de estudio de la asignatura de Álgebra Lineal. De este modo se guía al alumno y se le auto dirige a acceder a la información más relevante, ayudándole a mejorar el proceso de aprendizaje, optimizando el tiempo de acceso y la cantidad de información necesaria. Con el propósito de alcanzar la personalización y recomendación de información dependiendo de las necesidades educativas y las preferencias de determinado perfil de usuario

Modelos y herramientas para la representación y análisis de datos en LMS para enseñanzas universitarias.

La integración de herramientas colaborativas en educación superior, conocidas como Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) o Learning Managament System (LMS), como serán referenciadas en este trabajo, han experimentado un auge significativo en los útlimos años, mejorando el proceso de enseñanza y experiencia de aprendizaje. Los LMS incluyen una gran variedad de herramientas que ayudan a enriquecer la labor docente, proporcionando gestión de contenidos, distribución de tareas y permitiendo la comunicación entre usuarios de manera unificada a través de un entorno único, mediante el uso de foros, videoconferencias o grupos de chat. Si bien la educación a distancia está consolidada desde hace tiempo, en la última decada se han afianzado nuevas modalidades precursoras de ésta, como es el caso de las modaliadades on-line y blended, también conocidas como mixtas, cobrando un papel fundamental la necesidad de integrar LMS en las universidades. Gracias a su uso el estudiante puede trabajar de un modo autónomo, facilitan la interacción con otros usuarios a través de herramientas colaborativas, proporcionan nuevos métodos para la gestión de recursos y principalmente afianzan los nuevos modelos de aprendizaje. A su vez aumentan la participación de los estudiantes matriculados en estas modalidades, motivados hacia un aprendizaje más efectivo. La implantación de LMS se ha extendido a un 99% en las universidades, siendo utilizadas por un 85% de usuarios, llegando incluso a un uso diario del 56%. A pesar de estos índices de uso tan altos, la percepción de los usuarios es la de no aprovechar todas sus funcionalidades, relegando su uso a las herramientas más básicas. Por tanto serían necesarias directrices que permitan explotar al máximo las capacidades que ofrecen estos entornos. En este trabajo se realiza una exploración entre plataformas LMS, teniendo en cuenta las más demandadas por las universidades y aquellas que incluyan módulos de monitorización de actividad de usuarios , cuya finalidad es la búsqueda de patrones comunes que ayuden a encontrar posibles incidencias o necesidades en el uso del LMS y de este modo poder analizar las metodologías utilizadas. Se realiza una exploración de las plataformas de código abierto: Moodle, Canvas by Instructure y Sakai, siendo esta última la seleccionada, al ser la empleada en la institución objeto del estudio y cumplir los requisitos preestablecidos. Se crean nuevas oportunidades basadas en el modelado de los datos a través de sistemas basados en conocimiento siguiendo técnicas apropiadas para entornos colaborativos, que registran un gran volumen de datos y eventos generados por los usuarios. Por tanto, la semántica de estos datos y eventos podría ser capturada y utilizada como entrada en un sistema sensible al contexto integrado en cualquier LMS. Para la integración de Sakai con la Web Semántica, se propondrá un modelo ontológico llamado OntoSakai capaz de generar perfiles de los usuarios destinados a personalizar el uso de herramientas de LMS y recomendar recursos para alcanzar el beneficio óptimo, tanto en el ámbito docente como para el proceso de aprendizaje. El creciente interés por el análisis de datos en ámbitos educacionales, se centra en la búsqueda de soluciones para la mejora del proceso del aprendizaje de los estudiantes, que estudian la evolución académica con el objetivo de predecir actuaciones futuras e identificar elementos problemáticos, sin tener en cuenta la actividad del profesorado. La monitorización de estos datos posibilitaría crear estrategias educativas que permitan personalizar la actividad formativa, diseñar entornos de aprendizaje acordes con las necesidades, creando nuevos modelos que mejoren la interacción de profesores y estudiantes con los entornos de aprendizaje. Nos centramos en la búsqueda y análisis de módulos que permitan generar informes sobre los registros de usuarios y uso de las diferentes herramientas asociadas en un espacio temporal específico. Éstos deben reflejar con detalle diferentes métricas , tales como: conexiones realizadas, número de descargas de recursos, participación en herramientas colaborativas, etc. Estos informes facilitarán el nivel de detalle necesario que permita llevar un seguimiento de uso específico a tiempo real e independiente del rol del usuario. Sin embargo, los informes generados por los LMS no alcanzan el nivel de detalle suficiente y se centran principalmente en la actividad generada por los estudiantes, poniendo de manifiesto la necesidad de crear herramientas capaces de monitorizar la actividad del profesorado. Los resultados obtenidos no proporcionan información sobre actividades pendientes ni seguimiento del profesor (número de foros sin responder, tareas sin corregir, etc.), tiempo de respuesta en las distintas actividades (tiempo medio que tarda el profesor en responder un foro, tiempo medio que tarda en corregir una tarea, etc.), entre otra información de interés. Otro de los problemas detectados es que no permiten una supervisión global del estado de una titulación o curso, lo que obliga a una revisión de modo independiente , siendo un proceso tedioso y repetitivo. Para el tratamiento de los datos recogidos de los LMS, utilizaremos E-learning analytics, se trata de un campo de estudio emergente donde se sintetizan y estudian conexiones entre técnicas educacionales , conceptos de aprendizaje y minerías de datos educativas teniendo en cuenta todos los roles implicados en el proceso. La ausencia de herramientas o módulos que interpreten automáticamente la información adquirida de LMS, genera nuevas necesidades, debido a la imposibilidad de localizar fácilmente correlaciones entre el conocimiento adquirido del uso en LMS y predicciones de comportamiento de los usuarios. Se pone de manifiesto la necesidad de herramientas capaces de ofrecer recomendaciones de los contenidos y servicios, que ayuden tanto a los estudiantes en su proceso de aprendizaje, como a los docentes en las selección de metodologías para la gestión de sus asignaturas y de este modo definir un comportamiento proactivo en ambos casos. En la actualidad esta carga de trabajo se desplaza a los profesores, quienes deben buscar cualquier posible correlación entre los indicadores de uso y los resultados de los estudiantes de una manera manual y costosa. Ante la dificultad de obtener resultados en E-learning analytics, se desarrolla OnlineData, integrada en nuestro LMS de estudio (Sakai). Se trata de una herramienta software propia y personalizada, con una interfaz amigable para la monitorización del profesorado, adaptada a la metodología seguida y apoyada en técnicas de LA, VA y métricas e-learning. Gracias al uso de OnlineData que permite tener una visión objetiva y detallada de la actividad del profesorado en Sakai y junto con la realización de encuestas a los docentes que proporcionan una visión subjetiva, es posible seguir avanzando en la investigación del comportamiento del profesorado en LMS. Contrastando ambas visiones, es posible ofrecer recomendaciones para mejorar la metodología aplicada y poder detectar posibles carencias en el desempeño diario de los LMS. Esta tesis doctoral sugiere nuevos hábitos para la utilización de Sakai y se proponen nuevas estrategias docentes que ayuden a mejorar la experiencia de uso y los resultados académicos que en un futuro podrán completar nuestro modelo semántico OntoSakai. Actualmente, supone un desafío utilizar técnicas que modelen computacionalmente el conocimiento adquirido en plataformas LMS y permitan crear informes personalizados que ofrezcan servicios de recomendación distinguiendo perfiles de usuario. El análisis de datos académicos abre múltiples líneas de investigación, las cuales suponen nuevos retos y desafíos para la comunidad universitaria. Este trabajo estudia cambios en la utilización de los usuarios en los LMS a través del análisis de uso y propone nuevas metodologías docentes que ayuden a mejorar la experiencia y resultados académicos de los usuarios. Por tanto, definimos como objetivos principales de esta tesis doctoral: • Utilización la Web Semántica en un LMS como modelo basado en conocimiento para la recomendación de buenas prácticas docentes. • Análisis de modelos de comportamiento del profesorado en LMS. • Mejora del proceso de interacción y seguimiento de coordinación docente en LMS.Ingeniería, Industria y Construcció

Captación estudiantes

El objetivo de este proyecto se centra en desarrollar e implementar un sistema multicanal de atención al cliente para centros educativos, focalizado en el ámbito de la enseñanza universitaria. Para desarrollar este proyecto, la misión principal está enfocada en orientar hacia soluciones o tecnologías vanguardistas al menor coste de implementación posible simplificando el despliegue. Hoy en día es posible de conseguir gracias a los servicios de la nube y las distintas tecnologías SaaS que están a disposición. El primer paso para cumplir el objetivo es desplegar la tecnología de infraestructura como servicio (IaaS) en alguno de los proveedores de nube que existan en el mercado. Esto nos permite desplegar sin inversiones iniciales en hardware tantos servicios como sea necesario para desarrollar nuestro modelo de negocio, bien sea un centro de contacto para una universidad online, una página web para un negocio o cualquier otro modelo de negocio basado en el uso de tecnología. Con IaaS es posible desplegar toda la arquitectura de computación, almacenamiento y electrónica de red en cuestión de horas de forma totalmente escalable y con los sistemas de seguridad más vanguardistas, como por ejemplo WAF, eliminando la complejidad y mantenimiento de infraestructuras locales que requieren tener en consideración aspectos energéticos, de ubicación y mantenimiento de salas frías, así como el mantenimiento físico de servidores, UPS, etcétera. Para lograr el objetivo también es necesario disponer de una landing page o página web donde se publique el contenido e información de la institución educativa o la idea negocio que se pretenda desarrollar. Para cubrir esta necesidad y dar visibilidad de mercado, en este caso a la universidad, se desplegará un sitio web en un hosting. Sería posible realizarlo como un servicio o pieza más dentro de la arquitectura IaaS pero para tener variedad dentro de las arquitecturas disponibles que existen hoy en día, se realizará en un hosting con un CMS (gestor de contenidos). Como último requisito para conformar el modelo planteado, es necesario instalar la capa de software de gestión. Esta capa de software estará implementada como servicio y el despliegue se realizará con DevOps, es decir, según un modelo SaaS (Software como servicio). El software será la plataforma CCaaS (Centro de contacto como servicio) de multicanalidad inConcert. Es una plataforma que permite digitalizar y mejorar la experiencia además de gestionar desde una única plataforma todas las interacciones de clientes o estudiantes, en este proyecto en concreto: canales de voz, SMS, email, WhatsApp, Chat Bot (ChatGPT), video chat, Facebook, Messenger, Instagram, Twitter, YouTube (canales o interacciones digitales) o tiendas de aplicaciones (AppStore y Google Play).Ingeniería, Industria y Construcció

A tool for monitoring lecturers’ interactions with Learning Management Systems

Learning Management Systems’ (LMS) interaction mechanisms are mainly focused on the improvement of students’ experiences and academic results. However, special attention should also be given to the interaction between these LMS and other actors involved in the educational process. This paper specifically targets the interaction of degree coordinators with LMS when monitoring lecturers’ performance, especially in an online mode. The methodology is guided by the following three objectives: (1) analysis of the limitations of monitoring lecturers in current LMS; (2) development of software program to overcome such limitations; and (3) empirical evaluation of the proposed program. The results show that this type of tool helps coordinators to intuitively and efficiently analyze the status of the subjects taught in their degree programs

Use of Computing Devices as Sensors to Measure Their Impact on Primary and Secondary Students’ Performance

The constant innovation in new technologies and the increase in the use of computing devices in different areas of the society have contributed to a digital transformation in almost every sector. This digital transformation has also reached the world of education, making it possible for members of the educational community to adopt Learning Management Systems (LMS), where the digital contents replacing the traditional textbooks are exploited and managed. This article aims to study the relationship between the type of computing device from which students access the LMS and how affects their performance. To achieve this, the LMS accesses of students in a school comprising from elementary to bachelor’s degree stages have been monitored by means of different computing devices acting as sensors to gather data such as the type of device and operating system used by the students.The main conclusion is that students who access the LMS improve significantly their performance and that the type of device and the operating system has an influence in the number of passed subjects. Moreover, a predictive model has been generated to predict the number of passed subjects according to these factors, showing promising results

Evaluación y orientación psicopedagógica de los alumnos con necesidades de apoyo en audición y lenguaje

Resumen basado en el de la publicaciónEl desarrollo de la competencia comunicativa, y del lenguaje como parte de ella, es uno de los instrumentos básicos del crecimiento humano. Su adquisición o evolución, en el proceso escolar, mediatiza y condiciona la capacidad de participación educativa y la interacción social del alumnado. Desde esta perspectiva, uno de los aspectos a potenciar en los centros educativos es el de dotar a sus profesionales de instrumentos que posibiliten la detección e intervención temprana en la diversidad de necesidades educativas que presentan los alumnos. En la continua búsqueda de la mejora en la calidad de la respuesta educativa, hay una evidente y progresiva mejora en la atención a la diversidad del alumnado. Las autoras, maestras de audición y lenguaje de la Consejería de Educación, Formación y Empleo, constituidas en comisión de trabajo durante varios años, han trabajado para desarrollar un procedimiento de atención educativa en el ámbito de la audición, el lenguaje y la comunicación.Murcia: Consejería de Educación. Secretaría General, Servicio de Publicaciones y Estadística; Avenida de La Fama, 15. 30006 Murcia; Teléfono 968 279842; Fax: 968 27 98 35; [email protected]; http://www.educarm.es/publicacionesES