Propuesta de un modelo de confianza para comunidades virtuales de aprendizaje

190 p.En esta tesis doctoral se propone un modelo de confianza que permite estimar y gestionar los valores de confianza de los participantes de comunidades virtuales de aprendizaje (CVA). Primeramente, se han identificado los referentes teóricos y los trabajos prácticos realizados en lo relativo a la gestión de confianza en las organizaciones y comunidades virtuales, en general, y en las comunidades virtuales de aprendizaje, en particular. Este estudio ha permitido identificar los factores relevantes para estimar la confianza. Basándose en este estudio se ha diseñado el modelo de confianza propuesto, denominado T-VLC 1.0 (Trust Virtual Learning Communities versión 1.0), que considera 8 factores: Experiencia Directa entre los participantes, Reputación, Rol y Conocimiento de los participantes, Seguridad de la plataforma, Calidad de los recursos didácticos que se producen en la CVA, Confianza Institucional sobre los participantes y Cercanía, factor que considera la confianza de los participantes que han interactuado entre sí. A cada factor del modelo se le aplica un peso con el objetivo de otorgar una prioridad al mismo y, así, adaptar el modelo a los diferentes entornos educativos donde se use. Posteriormente, se ha implementado el modelo de confianza en la infraestructura informática Moodle. A la implementación del modelo en la versión 2.8.2 de Moodle se le ha denominado TMoodle v1.0. A fin de evaluar y validar el modelo como herramienta en contextos educativos reales, se ha realizado una experimentación en cuatro instituciones de educación superior en la República de Ecuador. Los participantes se involucraron activamente en los experimentos utilizando las posibilidades ofrecidas por TMoodle v1.0. El Análisis de Redes Sociales ha demostrado que el modelo es útil como herramienta para la toma de decisiones en contextos de CVA. Además, los resultados demuestran la existencia de una correlación positiva alta entre los niveles de confianza de los estudiantes y sus notas, obtenidas al finalizar su participación en la CVA

Propuesta de un modelo de confianza para comunidades virtuales de aprendizaje

190 p.En esta tesis doctoral se propone un modelo de confianza que permite estimar y gestionar los valores de confianza de los participantes de comunidades virtuales de aprendizaje (CVA). Primeramente, se han identificado los referentes teóricos y los trabajos prácticos realizados en lo relativo a la gestión de confianza en las organizaciones y comunidades virtuales, en general, y en las comunidades virtuales de aprendizaje, en particular. Este estudio ha permitido identificar los factores relevantes para estimar la confianza. Basándose en este estudio se ha diseñado el modelo de confianza propuesto, denominado T-VLC 1.0 (Trust Virtual Learning Communities versión 1.0), que considera 8 factores: Experiencia Directa entre los participantes, Reputación, Rol y Conocimiento de los participantes, Seguridad de la plataforma, Calidad de los recursos didácticos que se producen en la CVA, Confianza Institucional sobre los participantes y Cercanía, factor que considera la confianza de los participantes que han interactuado entre sí. A cada factor del modelo se le aplica un peso con el objetivo de otorgar una prioridad al mismo y, así, adaptar el modelo a los diferentes entornos educativos donde se use. Posteriormente, se ha implementado el modelo de confianza en la infraestructura informática Moodle. A la implementación del modelo en la versión 2.8.2 de Moodle se le ha denominado TMoodle v1.0. A fin de evaluar y validar el modelo como herramienta en contextos educativos reales, se ha realizado una experimentación en cuatro instituciones de educación superior en la República de Ecuador. Los participantes se involucraron activamente en los experimentos utilizando las posibilidades ofrecidas por TMoodle v1.0. El Análisis de Redes Sociales ha demostrado que el modelo es útil como herramienta para la toma de decisiones en contextos de CVA. Además, los resultados demuestran la existencia de una correlación positiva alta entre los niveles de confianza de los estudiantes y sus notas, obtenidas al finalizar su participación en la CVA

Redes bayesianas para predecir el estilo de aprendizaje de estudiantes en entornos virtuales

Introdução: Descreve o uso de Redes Bayesianas - com base no modelo Felder-Silverman - para a implementação de um modelo de incerteza voltado à previsão do estilo de aprendizagem de alunos que interagem em um ambiente virtual de aprendizagem. Método: O modelo de incerteza,  projetado e desenvolvido para operar na LMS Moodle foi validado em um cenário educacional, consistindo em sua aplicação experimental em dois grupos de participantes oriundos da Universidade Nacional de Loja e da Universidade Internacional do Equador. Resultados: O bloco "Estilo de Aprendizagem" (EA) permitiu aos estudantes visualizar as probabilidades de cada dimensão de sua EA, notando que, de acordo com sua interação, essas probabilidades se modificavam. Da mesma forma, o professor pode visualizar as mudanças de probabilidade de EA obtidos pelos alunos quando estes interagiram em um curso virtual hospedadono Ambiente Virtual de Aprendizagem. Conclusão: A proposta pode servir de suporte para os professores que desejem identificar os estilos de aprendizagem predominantes dos estudantes e, com base nisso, elaborar atividades e recursos para suas disciplinas.Introducción: Describe la utilización de las Redes Bayesianas para implementar un modelo de incertidumbre que permita predecir el estilo de aprendizaje de los estudiantes mediante la interacción en un entorno virtual de aprendizaje basado en el modelo de Felder-Silverman. Método: El modelo de incertidumbre se lo diseño y desarrolló para el funcionamiento en el LMS Moodle. Para validar el modelo propuesto se planteó un escenario educativo real conformado por dos grupos experimentales pertenecientes a la Universidad Nacional de Loja y Universidad Internacional del Ecuador. Resultados: El bloque “Estilo de Aprendizaje” (EA) permitió a los estudiantes visualizar las probabilidades de cada dimensión de su EA observando que, de acuerdo a su interacción, cambiaban dichas probabilidades. De igual forma el docente pudo visualizar las probabilidades del EA que obtuvo cada estudiante al interactuar en un curso virtual alojado en el Entorno Virtual de Aprendizaje. Conclusión: La propuesta podrá servir como apoyo al docente que desee identificar los estilos de aprendizaje predominantes de los estudiantes y, en base a ello,  preparar actividades y recursos en su aula virtual.Introduction: It describes the use of Bayesian Networks to implement a model of uncertainty to predict the learning style of students through their interaction in a virtual learning environment based on the Felder-Silverman model. Method: The model uncertainty was designed and developed to be integrated in the LMS Moodle. In order to validate the proposed model, an actual educational scenario was built and two groups - one from the National University of Loja and other from the International University of Ecuador - were exposed to the experiment. Results: The block "Learning Style" (EA) allowed students to visualize the probabilities of each dimension of their EA by observing that, according to their interactions, these probabilities changed. Likewise, the teachers could visualize the probabilities of EA obtained by each student when these interactions were done in the hosted virtual course enclosed in the Virtual Learning Environment. Conclusion: The proposal may serve as support for teachers who want to identify predominant learning styles of their students and, based on that, prepare activities and resources in the courses under their responsibilities

Modelo de confianza para comunidades virtuales de aprendizaje

This work describes a trust model for virtual learning communities (VLC). The model consists of six factors that will assess the confidence of the different participants of VLC, as well as, the elements involved in it. The participants are able to comply the moderator or student roles on the learning spaces created. The proposed model is generic in the virtual communities field and configurable according of the weights of each factor within the model. The factors which are integrated into the model are; Role, Knowledge, Reputation, Quality, Digital Rights Certificate and Previous Experience. A practical study has been carried out under an educational environment at the University of Loja (Ecuador). The aim of this work is evaluate the importance of the model factors in two different groups for students. Surveys and a procedure were designed to obtain the weights of each factor and to achieve the proposed objective. The system VLC and EQAULA have been used in this research, as well as, Limesurvey in order to surveys online

Impacto de un factor de seguridad de la información sobre Objetos de Aprendizaje en LMS

This paper presents the results to evaluate the impact of a safety factor of information about learning objects in learning management systems. The safety factor of the information is comprised of two components: copyright and digital certificates, the same that will improve confidence among participants virtual learning communities using LMS. It evaluates the safety factor of the information with a group of student members of a virtual learning community. We used a survey to collect information on the review and importance of the factor and a system of virtual learning communities on which the experiment design