Discovering learning processes using inductive miner: A case study with learning management systems (LMSs)

Resumen tomado de la publicaciónDescubriendo procesos de aprendizaje aplicando Inductive Miner: un estudio de caso en Learning Management Systems (LMSs). Antecedentes: en la minería de procesos con datos educativos se utilizan diferentes algoritmos para descubrir modelos, sobremanera el Alpha Miner, el Heuristic Miner y el Evolutionary Tree Miner. En este trabajo proponemos la implementación de un nuevo algoritmo en datos educativos, el denominado Inductive Miner. Método: hemos utilizado datos de interacción de 101 estudiantes universitarios en una asignatura de grado desarrollada en la plataforma Moodle 2.0. Una vez prepocesados se ha realizado la minería de procesos sobre 21.629 eventos para descubrir los modelos que generan los diferentes algoritmos y comparar sus medidas de ajuste, precisión, simplicidad y generalización. Resultados: en las pruebas realizadas en nuestro conjunto de datos el algoritmo Inductive Miner es el que obtiene mejores resultados, especialmente para el valor de ajuste, criterio de mayor relevancia en lo que respecta al descubrimiento de modelos. Además, cuando ponderamos con pesos las diferentes métricas seguimos obteniendo la mejor medida general con el Inductive Miner. Conclusiones: la implementación de Inductive Miner en datos educativos es una nueva aplicación que, además de obtener mejores resultados que otros algoritmos con nuestro conjunto de datos, proporciona modelos válidos e interpretables en términos educativos.Universidad de Oviedo. Biblioteca de Psicología; Plaza Feijoo, s/n.; 33003 Oviedo; Tel. +34985104146; Fax +34985104126; [email protected]

Applying data mining to discover common learning routes in Moodle

En este artículo, aplicamos técnicas de minería de datos para descubrir rutas de aprendizaje frecuentes. Hemos utilizado datos de 84 estudiantes universitarios, seguidos en un curso online usando Moodle 2.0. Proponemos agrupar a los estudiantes, en primer lugar, a partir de los datos de una síntesis de uso de Moodle y/o las calificaciones finales de los alumnos en un curso. Luego, usamos los datos de los logs de Moodle sobre cada cluster/grupo de estudiantes separadamente con el fin de poder obtener más específicos y precisos modelos de procesos del comportamiento de los estudiantes.In this paper, we apply techniques data mining to discover common learning routes. We have used data from 84 undergraduate college students who followed an online course using Moodle 2.0. We propose to group students firstly starting from data about Moodle’s usage summary and/or the students’ final marks in the course. Then, we use data from Moodle’s logs about each cluster/group of students separately in order to be able to obtain more specific and accurate process models of students’ behaviour

Promoting metacognitive reflection: a work proposal

[EN] The metacognition as a self-regulatory strategy presents itself as an essential element in the whole process of learning. Lead students to reflect on their way of learning and their strategies, promotes in them this self-awareness and this ability of self-regulation that are very important to help them become "expert learners". It was with this aim that we structured a course prior to the start of students’ academic activities, entering for the first time in a degree at university. This work seeks to describe the aims, the structure, and the development of this same course entitled "learn how to learn", as well as with some thoughts on how it took place.Goulão, MDF.; Cerezo Menéndez, R. (2016). Promoting metacognitive reflection: a work proposal. En 2nd. International conference on higher education advances (HEAD'16). Editorial Universitat Politècnica de València. 228-235. https://doi.org/10.4995/HEAD16.2015.2669OCS22823

Prediction of university drop-out: explanatory variables and preventive measures

El abandono de los estudios universitarios es un problema cuyos costes son altos tanto para el individuo como para la sociedad. Es por ello que la prevención del mismo es fundamental y cobra especial relevancia en el actual contexto de crisis económica. Diversos autores han desarrollado investigaciones con el objetivo de establecer modelos predictivos de este fenómeno (Castaño, Gallón, Gómez y Vásquez, 2004; Trevizán, Beltrán y Cosolito, 2009; Goldenhersh, Coria y Saino, 2011; Sánchez, 2014). En este artículo se analizan dichos trabajos, identificando las ventajas y desventajas de las metodologías más utilizadas; análisis correlacionales, análisis de regresión logística, análisis de supervivencia y minería de datos. La investigación cuyos resultados aquí se exponen, aplica la primera de las metodologías mencionadas, a fin de comprobar -en lo que respecta al fenómeno del abandono- el valor predictivo de las variables rendimiento académico previo, fecha de matriculación, rendimiento en primer curso de universidad y asistencia a clase. Los resultados confirman la relación de dichas variables con el fenómeno estudiado. Dichos resultados son consistentes con los obtenidos por diversos autores a lo largo del tiempo, y en base a ellos se proponen dos tipos de medidas; por un lado, acciones encaminadas a facilitar el diagnóstico respecto al problema del abandono, y por otro lado, medidas encaminadas a su prevención.University drop-out is a problem whose costs are high for both the individual and society. That is the reason why prevention is essential and it is particularly important in the current economic crisis context. Several authors have conducted research in order to establish predictive models of this phenomenon (Castaño, Gallon, Gómez and Vásquez, 2004; Trevizán, Beltrán and Cosolito, 2009; Goldenhersh, Coria and Saino, 2011; Sánchez, 2014). This article analyses these works, identifying the advantages and disadvantages of the most used methods; correlational analysis, logistic regression, survival analysis and data mining. The research whose results are presented here applies the first of the mentioned methodologies, with the aim to test -in regard to the phenomenon of abandonmentthe predictive value of the following variables: prior academic performance, date of enrolment, performance in first year college and attendance. The results confirm the relationship of these variables with the studied phenomenon. These results are consistent with those obtained by several authors throughout time. To finish, two types of measures based on this results are proposed; on one hand, measures to facilitate diagnosis of drop-out, on the other hand, measures aiming it prevention

Lifelong Learning from Sustainable Education: An Analysis with Eye Tracking and Data Mining Techniques

The use of learning environments that apply Advanced Learning Technologies (ALTs) and Self-Regulated Learning (SRL) is increasingly frequent. In this study, eye-tracking technology was used to analyze scan-path differences in a History of Art learning task. The study involved 36 participants (students versus university teachers with and without previous knowledge). The scan-paths were registered during the viewing of video based on SRL. Subsequently, the participants were asked to solve a crossword puzzle, and relevant vs. non-relevant Areas of Interest (AOI) were defined. Conventional statistical techniques (ANCOVA) and data mining techniques (string-edit methods and k-means clustering) were applied. The former only detected differences for the crossword puzzle. However, the latter, with the Uniform Distance model, detected the participants with the most effective scan-path. The use of this technique successfully predicted 64.9% of the variance in learning results. The contribution of this study is to analyze the teaching–learning process with resources that allow a personalized response to each learner, understanding education as a right throughout life from a sustainable perspective.uropean Project “Self-Regulated Learning in SmartArt” 2019-1-ES01-KA204-065615 and the Research Funding Program (Funding of dissemination of research results, 2020) of the Vice-Rectorate for Research and Knowledge Transfer of the University of Burgos to the Recognized Investigation Group DATAHES

La formación del profesorado de Educación Infantil y Primaria en el marco del EEES

Updating of the educational methodology to build the European Higher Education Area stands as a key goal to the Spanish universities. In the case of primary and kindergarten teacher training was necessary to design qualifications as the teacher's professional profile and identify the skills that make up that profile. The present work illustrates an example of this situation with a specific case of this new training carried out in the Faculty of Teacher Training and Education at the University of Oviedo. Firstly the structure of the new undergraduate degrees in teacher training is described followed by a description of management and structural aspects. The implications of the change lead us to think about the chance to improve the training of future primary and kindergarten teacher.En el proceso de construcción del Espacio Europeo de Educación Superior la renovación de la metodología educativa se erige como un foco clave y fundamental para toda la Universidad española. En el caso de la Formación del Profesorado de Infantil y Primaria fue necesario el diseño de las titulaciones conforme al perfil profesional del maestro y determinar las competencias que dicho perfil integra. En el presente trabajo, se ejemplifica esta necesidad con un caso concreto de esta nueva formación en la recientemente creada Facultad de Formación del Profesorado y Educación de la Universidad de Oviedo. El objetivo se centró en describir primeramente, la estructura de las nuevas titulaciones de grado de la formación del profesorado, seguido de una descripción de aspectos de gestión, estructurales, etc., que acompañaron la transformación de los estudios. Las implicaciones derivadas del cambio producido, nos llevan a pensar en las posibilidades de mejora en la formación de los futuros maestros de infantil y primaria

Entornos hipermedia: posibilidades y retos

Diversos estudios subrayan el potencial que los entornos hipermedia tienen para el aprendizaje, sin embargo, las intervenciones demuestran desiguales resultados en función del tipo de aprendiz, contexto y características del entorno del entorno de aprendizaje. En el presente trabajo se sintetizan los resultados de una revisión sistemática de los artículos científicos sobre entornos hipermedia indexados en la Web of Science, cuyas conclusiones dan cuenta de las dificultades encontradas en este campo de estudio, así como permiten proponer medidas para su subsanación

El valor social de la educación: a modo de introducción

La crisis económica sufrida en los últimos años, y en concreto en España, ha transmitido una cierta desconfianza en la sociedad acerca del valor que posee la educación para la integración y promoción socio-laboral de los jóvenes, así como en relación al impacto que ésta tiene para prevenir de la exclusión social a lo largo de la vida. Por desgracia en España, aún en la actualidad, que se considera que la crisis económica está en proceso de superación, hay una gran cantidad de jóvenes que se les identifica como 'sobre-formados'y que no encuentran un empleo adecuado a su formación. Unos acaban trabajando en empleos que requieren menor formación académica, mientras que otros acaban en el paro o teniendo que emigrar a otros países. Personalmente es un problema gravísimo, pero políticamente también lo es, pues resulta que la inversión educativa se convierte de este modo en un gasto, tanto personal como económico. Adicionalmente, la creencia de que la educación conlleva una mayor seguridad para el bienestar social está en gran medida también en crisis

Nuevas técnicas de evaluación en el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH)

Este estudio pretende conocer la evolución general del proceso de diagnóstico y cuál será su futuro inmediato en el TDAH, profundizando en dos nuevas técnicas objetivas como son el EEG y el HEG. En primer lugar se pretende situar las perspectivas futuras en TDAH a corto y medio plazo. Intentando entender la realidad actual y el nuevo espectro de oportunidades que se nos abre en este sentido. En segundo lugar, específicamente se plantea el objetivo de conocer específicamente la técnica de la hemoencefalografía HEG y su antecedente inmediato EEG. Intentando mostrar sus bases biológicas, su utilidad y su accesibilidad en el diagnóstico. Así como también, completándolo con otras medidas relacionadas como puede ser el TOVA test, con una gran eficiencia y fiabilidad en el diagnóstico y seguimiento del TDAH. Todas las aportaciones teóricas, tratan de condensarse en las conclusiones aportando nuevas medidas más objetivas en el diagnóstico del TDAH, así como más sencillas de aplicar. Se discuten las implicaciones educativas de las ideas relatadas