Mención Internacional en el título de doctorThe ‘big data’ scene has brought new improvement opportunities to most products and services,
including education. Web-based learning has become very widespread over the last decade,
which in conjunction with the Massive Open Online Course (MOOC) phenomenon, it has enabled
the collection of large and rich data samples regarding the interaction of students with these educational
online environments.
We have detected different areas in the literature that still need improvement and more research
studies. Particularly, in the context of MOOCs and Small Private Online Courses (SPOCs),
where we focus our data analysis on the platforms Khan Academy, Open edX and Coursera. More
specifically, we are going to work towards learning analytics visualization dashboards, carrying
out an evaluation of these visual analytics tools. Additionally, we will delve into the activity and
behavior of students with regular and optional activities, badges and their online academically
dishonest conduct. The analysis of activity and behavior of students is divided first in exploratory
analysis providing descriptive and inferential statistics, like correlations and group comparisons,
as well as numerous visualizations that facilitate conveying understandable information. Second,
we apply clustering analysis to find different profiles of students for different purposes e.g., to analyze
potential adaptation of learning experiences and pedagogical implications. Third, we also
provide three machine learning models, two of them to predict learning outcomes (learning gains
and certificate accomplishment) and one to classify submissions as illicit or not. We also use these
models to discuss about the importance of variables.
Finally, we discuss our results in terms of the motivation of students, student profiling,
instructional design, potential actuators and the evaluation of visual analytics dashboards
providing different recommendations to improve future educational experiments.Las novedades en torno al ‘big data’ han traído nuevas oportunidades de mejorar la mayoría
de productos y servicios, incluyendo la educación. El aprendizaje mediante tecnologías web se
ha extendido mucho durante la última década, que conjuntamente con el fenómeno de los cursos
abiertos masivos en línea (MOOCs), ha permitido que se recojan grandes y ricas muestras de
datos sobre la interacción de los estudiantes con estos entornos virtuales de aprendizaje.
Nosotros hemos detectado diferentes áreas en la literatura que aún necesitan de mejoras y del
desarrollo de más estudios, específicamente en el contexto de MOOCs y cursos privados pequeños
en línea (SPOCs). En la tesis nos hemos enfocado en el análisis de datos en las plataformas Khan
Academy, Open edX y Coursera. Más específicamente, vamos a trabajar en interfaces de visualizaciones
de analítica de aprendizaje, llevando a cabo la evaluación de estas herramientas
de analítica visual. Además, profundizaremos en la actividad y el comportamiento de los estudiantes
con actividades comunes y opcionales, medallas y sus conductas en torno a la deshonestidad
académica. Este análisis de actividad y comportamiento comienza primero con análisis
exploratorio proporcionando variables descriptivas y de inferencia estadística, como correlaciones
y comparaciones entre grupos, así como numerosas visualizaciones que facilitan la transmisión
de información inteligible. En segundo lugar aplicaremos técnicas de agrupamiento para encontrar
distintos perfiles de estudiantes con diferentes propósitos, como por ejemplo para analizar
posibles adaptaciones de experiencias educativas y sus implicaciones pedagógicas. También proporcionamos
tres modelos de aprendizaje máquina, dos de ellos que predicen resultados finales
de aprendizaje (ganancias de aprendizaje y la consecución de certificados de terminación) y uno
para clasificar que ejercicios han sido entregados de forma deshonesta. También usaremos estos
tres modelos para analizar la importancia de las variables.
Finalmente, discutimos todos los resultados en términos de la motivación de los estudiantes,
diferentes perfiles de estudiante, diseño instruccional, posibles sistemas actuadores, así como la
evaluación de interfaces de analítica visual, proporcionando recomendaciones que pueden ayudar
a mejorar futuras experiencias educacionales.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería TelemáticaPresidente: Davinia Hernández Leo.- Secretario: Luis Sánchez Fernández.- Vocal: Adolfo Ruiz Callej
