Predicción y análisis de interacciones de usuarios en plataformas de enseñanza online

Abstract

Las plataformas de enseñanza online generan gran cantidad de metadatos sobre las interacciones entre los estudiantes y con la plataforma. Esta información puede ser aprovechada por los profesores de los cursos para mejorar el curso y la experiencia docente de los estudiantes. En este contexto el objetivo de este TFG es el análisis de las interacciones realizadas por los estudiantes en cursos online y la predicción del comportamiento del estudiante utilizando su patrón de acceso a la plataforma. Debido al volumen de datos que se maneja se hará uso herramientas de computación en paralelo como Apache Spark para preprocesar los datos generados por la plataforma. Mediante Apache Spark se creará una aplicación que extraiga el patrón de acceso de los estudiantes a la plataforma y disminuya la gran cantidad de metadatos generada en un curso online. Por último, se aplicarán algoritmos de aprendizaje automático para predecir variables de interés sobre la interacción de los estudiantes con el curso como la probabilidad de abandono o el rendimiento académico. Esto también se realizará con la herramienta Apache Spark. En concreto, se utilizará el algoritmo Random Forest de la librería MLlib de Spark con la finalidad de obtener el mejor resultado a la hora de predecir las variables de interés del curso.Online education platforms generate a lot of metadata about interactions among students and with the platform. This information can be harnessed by teachers to improve the course and student’s teaching experience. In this context the aim of this study is the analysis of interactions performed by students and the prediction of student’s behavior using his access patterns to platform. Due to the volume of data handled, we use a tool for parallel computing such as Apache Spark for preprocessing the data generated by the platform. We create an application that extracts the access patterns to platform and decreases the volume of the metadata generated in this online course. Finally, we apply machine learning algorithms to predict target variables related to the interactions of students enrolled in the course, for example the dropout rate or the academic performance. We also use the tool Apache Spark for this task. Specifically, we apply the algorithm Random Forest from the library MLlib in order to get the best result in predicting the course’s target variables