Reconocimiento afectivo y gamificación aplicados al aprendizaje de Lógica algorítmica y programación

En este trabajo se presenta un ambiente de aprendizaje que usa técnicas de reconocimiento afectivo con gamificación, dirigido a la enseñanza de Lógica algorítmica y programación. Dicho ambiente fue evaluado y contrastado con estudiantes de Ingeniería. El método consistió en evaluar el aprendizaje de la Lógica algorítmica usando técnicas tradicionales contra aprendizaje con reconocimiento automático de emociones y manejo motivacional usando gamificación. Se realizaron pruebas y se aplicaron encuestas a 42 estudiantes, quienes fueron divididos en dos grupos y se utilizaron dos configuraciones distintas del sistema para evaluar las técnicas de gamificación implementadas. Los resultados demostraron que el aprendizaje del estudiante es estadísticamente mejor si se toma en cuenta el estado afectivo del estudiante y si éste es motivado por medio de la gamificación

Higher Immersive Profiles Improve Learning Outcomes in Augmented Reality Learning Environments

Augmented reality (AR)-based learning environments are argued to foster cognitive and emotional involvement. Immersion has been identified as one of the driving forces that promote learning in technology-based learning environments. This study evaluated the learning effectiveness and immersion appeal of an AR-marker-based learning activity targeted at practicing basic chemistry concepts. Data were collected from a cohort of 124 middle school students in Mexico and analyzed using pretest–posttest comparisons and cluster analysis. The results suggest that students with higher immersive learning profiles achieve better learning outcomes compared with those with lower immersive profiles.The authors acknowledge the eMadrid Network, which is funded by the Madrid Regional Government (Comunidad de Madrid) with grant No. P2018/TCS-4307. This work also received partial support from FEDER/Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades—Agencia Estatal de Investigación through project Smartlet (TIN2017-85179-C3-1-R) and received partial support from MCIN/AEI/10.13039/501100011033. The publication is part of the I+D+i project “H2O Learn” (PID2020-112584RB-C31). We also acknowledge the program PRODEP in Mexico that supported this work (511-6/2019-8474)

Diseño y desarrollo de una red social de aprendizaje colaborativo para dispositivos móviles

Este artículo presenta el diseño e implementación de una Red Social de Aprendizaje Colaborativo (RSAC) enfocada a compartir y construir conocimiento entre los estudiantes, la cual fue desarrollada para ser usada en dispositivos móviles y cuenta con una interfaz amigable y de fácil uso. La RSAC provee diferentes herramientas por medio de las cuales los usuarios interactúan, entre estas se encuentran: Wiki, Foro, Comunidades, Chat y Mensajes. Estas herramientas se usan para asignar actividades colaborativas a los estudiantes, las cuales se ejecutan dentro de la plataforma para que los estudiantes realicen aportaciones y colaboren en la construcción del conocimiento de todos los usuarios. La red permite tener información de las aportaciones realizadas por cada estudiante durante la actividad.Palabra(s) Clave(s): redes sociales, aprendizaje colaborativo, dispositivos móviles

Affective Environment for Java Programming Using Facial and EEG Recognition

Abstract. We have developed an affective and intelligent learning environment that helps students to improve their Java programming skills. This environment evaluates cognitive and affective aspects of students in order to define the level of difficulty of the exercises that are more suitable for the them in its current condition. The cognitive aspects are: the number of mistakes, the difficulty level of the current exercise and the time spent in the solution. The affective aspects are: the acquired emotion from a facial expression and the acquired valence from electroencephalogram signals. This environment also uses a neural network for face recognition of basic emotions, a support vector machine to define the valence of emotion and a fuzzy inference engine to evaluate the cognitive and affective aspects

AI-Driven Assessment of Students: Current Uses and Research Trends

During the last decade, the use of AIs is being incorporated into the educational field whether to support the analysis of human behavior in teachinglearning contexts, as didactic resource combined with other technologies or as a tool for the assessment of the students. This proposal presents a Systematic Literature Review and mapping study on the use of AIs for the assessment of students that aims to provide a general overview of the state of the art and identify the current areas of research by answering 6 research questions related with the evolution of the field, and the geographic and thematic distribution of the studies. As a result of the selection process this study identified 20 papers focused on the research topic in the repositories SCOPUS and Web of Science from an initial amount of 129. The analysis of the papers allowed the identification of three main thematic categories: assessment of student behaviors, assessment of student sentiments and assessment of student achievement as well as several gaps in the literature and future research lines addressed in the discussion

Reconocimiento afectivo y gamificación aplicados al aprendizaje de Lógica algorítmica y programación

En este trabajo se presenta un ambiente de aprendizaje que usa técnicas de reconocimiento afectivo con gamificación, dirigido a la enseñanza de Lógica algorítmica y programación. Dicho ambiente fue evaluado y contrastado con estudiantes de Ingeniería. El método consistió en evaluar el aprendizaje de la Lógica algorítmica usando técnicas tradicionales contra aprendizaje con reconocimiento automático de emociones y manejo motivacional usando gamificación. Se realizaron pruebas y se aplicaron encuestas a 42 estudiantes, quienes fueron divididos en dos grupos y se utilizaron dos configuraciones distintas del sistema para evaluar las técnicas de gamificación implementadas. Los resultados demostraron que el aprendizaje del estudiante es estadísticamente mejor si se toma en cuenta el estado afectivo del estudiante y si éste es motivado por medio de la gamificación.This paper presents a learning environment that uses affective recognition techniques and gamification to teach algorithmic logic and programming. This environment was evaluated and contrasted with engineering students. The method consisted in assessing student learning of algorithmic logic using traditional techniques compared to learning with automatic recognition of emotions and motivational management using gamification. Tests and surveys were conducted with 42 students, who were divided into two groups, and two different system configurations were used to assess the gamification techniques implemented. The results showed that learning is statistically better if students’ affective state is taken into account, and if students are motivated through gamification

Herramienta de autor para la identificación de estilos de aprendizaje utilizando mapas auto-organizados en dispositivos móviles

En el presente trabajo de investigación se explora una propuesta metodológica cuyo objetivo principal es la identificación de estilos de aprendizaje utilizando un método de Mapas Auto-Organizados implementados para trabajar en dispositivos móviles principalmente. Estos pueden trabajar en tiempo real y sin interacción directa del estudiante, lo cual implica la ausencia de información previa. Los resultados generados son una herramienta de autor para cursos adaptativos en ambientes Web 2.0

Authoring Tool for Identifying Learning Styles, Using Self–Organizing Maps on Mobile Devices

En el presente trabajo de investigación se explora una propuesta metodológica cuyo objetivo principal es la identificación de estilos de aprendizaje utilizando un método de Mapas Auto–Organizados implementados para trabajar en dispositivos móviles principalmente. Estos pueden trabajar en tiempo real y sin interacción directa del estudiante, lo cual implica la ausencia de información previa. Los resultados generados son una herramienta de autor para cursos adaptativos en ambientes Web 2.0. === === ABSTRACT === === This work explores a methodological proposal whose main objective is the identification of learning styles using a method of self–organizing maps designed to work, for the most part, on mobile devices. These maps can work in real time and without direct student interaction, which implies the absence of prior information. The results generated are an authoring tool for adaptive courses in Web 2.0 environments

Authoring Tool for Identifying Learning Styles, Using Self-Organizing Maps on Mobile Devices

This work explores a methodological proposal whose main objective is the identification of learning styles using a method of self-organizing maps designed to work, for the most part, on mobile devices. These maps can work in real time and without direct student interaction, which implies the absence of prior information. The results generated are an authoring tool for adaptive courses in Web 2.0 environments.</span

Pattern Recognition for the Identification of Learning Styles on Educational Mobile and Social Network Tools

Abstract. In this paper we present an implementation of pattern recognition techniques as the central part of an adaptive learning social network to be used as an authoring and learning tool. With this tool, adaptive courses, intelligent tutoring systems and lessons can be created, displayed and shared in collaborative and mobile environments by communities of instructors and learners. To show the maturation process to end up with the adaptive tool called Zamná, we first show the development of three previous intelligent tutoring systems with authoring and personalizing capabilities. In most of them the Felder-Silverman model is followed to tailor courses to the student's learning style. Several pattern recognition approaches are applied to identify the student's learning style. An introduction of a social learning network to create, view and manage adaptive intelligent tutoring systems, and some innovative methods to identify the student's learning style, are the contributions of this paper