Propuesta de un método basado en Deep Learning para Learning Analytics en MOOCs

Abstract

Es notable la relevancia que están consiguiendo los cursos MOOC (Massive Online Open Courses) en el ámbito de la educación y el aprendizaje online. Estos cursos abren la puerta a una nueva era para el aprendizaje, ya que ponen accesible una gran cantidad de conocimiento a personas que pueden no tener los recursos necesarios para adquirirlo de otro modo. Po ello, el número de estudiantes que se matriculan en un MOOC puede alcanzar un número gigantesco. Debido al carácter abierto que tienen los MOOCs, los estudiantes pueden llevar a cabo su proceso de aprendizaje de forma independiente, cada uno siguiendo su propio ritmo, y para los profesores puede resultar muy complicado llevar a cabo un seguimiento individualizado de la evolución de cada uno de ellos. Habitualmente, el porcentaje de estudiantes que aprueban estos cursos es mucho menor que el de quienes no lo consiguen. Además, las tasas de abandono suelen ser bastante más altas que en la docencia presencial. Sería interesante, por tanto, monitorizar la actividad y evolución de cada estudiante a lo largo del tiempo, de modo que por una parte, los profesores puedan tener algún tipo de retroalimentación y tomar medidas u ofrecer refuerzo a los estudiantes en caso necesario. Por otra parte, se podría considerar la posibilidad de intervenir o enviar mensajes de alerta a aquellos estudiantes para los cuales se detecten dificultades o se prevea que pueden abandonar los cursos. Las interacciones de los estudiantes con los MOOCs quedan almacenadas y pueden ser consultadas. Por cada estudiante se genera un número muy grande de datos que pueden ser analizados para conocer la evolución del estudiante y tratar de detectar o predecir el riesgo de suspenso o abandono. En este Trabajo de Fin de Máster se muestra cómo se puede analizar la información disponible sobre las interacciones de los estudiantes con los MOOCs para tratar de detectar o predecir situaciones de riesgo como el suspenso o abandono. Además, se analizará si los algoritmos de Deep Learning pueden aportar una mejora en comparación con los algoritmos convencionales de aprendizaje automático, en el ámbito de Learning Analytics.It is noticeable the relevance that are gaining some MOOC (Massive Online Open Courses) in the education and online learning fields. These courses open the door to a new era for learning, because they make a great deal of knowledge accessible to people who may not have the necessary resources to acquire them in any other way. This means that the number of students that get enrolled in a MOOC can reach a gigantic number. If we take into account that each student generates a very large amount of data, the quantity of information that can be extracted from its analysis is immense. On the other hand, due to the open nature of the MOOCs, students can carry out their learning independently and it can be very difficult for the teachers to keep track of them. If we compare the students who pass these courses and those who do not, it is observed that the percentage of the latter group is very high. Therefore, it is necessary to analyse in some way the activity that the users of the course have, so that the teachers can have feedback and take measures or reinforcement for the students. Therefore, in this Master’s Dissertation, a method is proposed in order to provide feedback to the teachers in the context of online learning systems and in particular, of MOOCs. In addition, it will be analysed if the algorithms of Deep Learning can provide an improvement compared to the conventional automatic learning algorithms, in the field of Learning Analytics