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dc.contributor.advisor | Benlloch Dualde, José Vicente | es_ES |
dc.contributor.advisor | Lemus Zúñiga, Lenin Guillermo | es_ES |
dc.contributor.author | Santamaría López, Johan Estiven | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-01-05T08:35:48Z | |
dc.date.available | 2021-01-05T08:35:48Z | |
dc.date.created | 2020-12-15 | |
dc.date.issued | 2021-01-05 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/158251 | |
dc.description.abstract | [ES] El objetivo general de este trabajo es el análisis, diseño e implementación de un cuadro de instrumentos, más conocido actualmente como “dashboard”, para ser utilizado como herramienta de soporte a la actividad académica y docente. En realidad, se diseñan e implementan dos, un cuadro de instrumentos dedicado al profesorado donde toda la información es seleccionada para apoyar específicamente a sus actividades, y, otro cuadro de instrumentos para el alumnado donde, de igual manera que con el profesorado, la información presentada es específica para estos. El trabajo se articula en tres fases bien diferenciadas. La primera fase se centra en el conocimiento de los intereses y las opiniones del público objetivo, los alumnos y profesores de la Universitat Politècnica de València (UPV), sobre el uso de lo que se conoce como analítica del aprendizaje (o Learning Analytics). Además, recoge datos sobre los indicadores, ratios u otro tipo de información que tanto profesores como estudiantes puedan considerar relevante o que puede ayudar a la mejora del desempeño académico. Estos datos se recogen por medio de encuestas online personalizadas, para cada uno de los dos perfiles. Una vez obtenidos los datos se pasa al procesamiento y análisis de estos, tratando de averiguar las tendencias y entender mejor la problemática planteada, para así poder ofrecer una solución que se adapte a las necesidades de estos usuarios. Los datos recogidos referentes a los ratios e índices sugeridos por los encuestados se filtran, primero quitando los que no se pueden conocer con los datos disponibles y segundo quitando los menos solicitados. En una segunda fase se desarrolla el análisis de los datos que la plataforma PoliformaT, el entorno virtual de aprendizaje de la UPV, mediante su herramienta “Statistics”, proporciona, junto a los datos de otra aplicación institucional para gestión de calificaciones llamada Padrino. El estudio de los datos sirve para entender su naturaleza y conocer el tipo de información que se puede extraer de estos. Los datos utilizados en el estudio pertenecen a dos asignaturas del grado en Ingeniería Informática de la UPV, que son Fundamentos de computadores (FCO) y Tecnologías de computadores (TCO), y, a una asignatura del máster XXXX de la UPV, nombre master (IMM). Se han recogido los datos y se han integrado en una misma base de datos utilizando la herramienta de visualización Power BI, de Microsoft, y sus servicios ETL ( Extract, Transform and Load). A partir de estos, con la ayuda de Power BI y sus herramientas de Business Intelligence se ha hecho un análisis de los diferentes ratios. Por un lado, se han estudiado los propuestos en la primera parte y, por otro, se han estudiado otros planteados a través del análisis de los datos, al final se han seleccionado los que se consideraron mejores. En la última parte de esta fase se deciden las tablas y gráficas óptimas para representar la información y se diseña el cuadro de instrumentos, guiado por las directrices que marca Stephen Few en su libro «Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data» y evitando los 13 errores que también expone en este. El producto de esta fase es el diseño de dos cuadros de instrumento, uno personalizado para atender las necesidades de información de los profesores, y otro, para los alumnos. En la última fase se implementa una aplicación web de demostración. Esta aplicación web consiste en una pantalla inicial de autentificación y otra en la que se puede visualizar el cuadro de instrumentos. Cada uno de los dos perfiles tiene su propio cuadro de instrumentos. Dentro de esta última pantalla la aplicación permite cierta personalización en la visualización de los datos, pudiendo filtrar por diversos patrones como, año, asignatura, etc. Cuando se aplica algún filtro a esta pantalla las gráficas cambian dinámicamente, permitiendo detectar fácilmente los cambios, y agilizando la compresión y extracción de información. La aplicación está conectada a una base de datos relacional de Oracle, desde donde carga todos los datos necesarios para su funcionamiento. Entre estos datos se encuentran tanto los datos referentes a los alumnos como los propios del sistema. Gracias a este trabajo se espera conseguir que los profesores puedan detectar con mayor facilidad y rapidez alumnos que tengan riesgo de suspender, incluso de llegar al fracaso escolar, que puedan hacer un seguimiento más detallado del alumnado de sus clases y ajustar mejor los contenidos de la plataforma atendiendo a los archivos más utilizados por el alumnado, entre otras cosas. Por otra parte, se espera que los estudiantes puedan conocer su desempeño académico, conocer los archivos que aún no han utilizado, conocer los archivos más utilizados en cada asignatura por la clase y controlar la relación horas/nota en cada una de las asignaturas entre otras. Son muchas las ventajas que ofrece. aunque los datos que facilita la herramienta “Estadísticas” de Poliformat sean limitados. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] The general objective of this work is the analysis, design and implementation of a dashboard,to be used as a support tool for teaching and learning. Actually, are designed and implemented two, a teacher dashboard where all the information are selected for help specifically in their activities and, another dashboard for the students where, in the same way as teachers, the presented data are specific for those. The work is divided into three different phases. The first phase focuses on knowing the interests and opinions of the target audience, the students and teachers of the Universitat Politècnica de València (UPV), on the use of what is known as Learning Analytics. In addition, it collects data on indicators, ratios or other information that both teachers and students may consider relevant or that can help improve academic performance. These data are collected through personalized online surveys, for each of the two profiles. Once the data is obtained, it is processed and analyzed, trying to find out the trends and better understand the problems raised, in order to offer a solution adapted to the needs of these users. In a second phase, it is tackled the analysis of the data that the PoliformaT platform, the UPV’s virtual learning environment, through its “Statistics” tool, provides, together with data from another institutional application for grade management called Padrino. The study of the data serves to understand its nature and to know the type of information that can be extracted from it. The data used in the study belong to two subjects of the degree in Computer Engineering at the UPV, which are Computer Foundations (FCO) and Computer Technology (TCO), and, to a subject of the UPV’s XXXX master’s degree, master name ( IMM). Data has been collected and integrated into the same database using Microsoft’s Power BI visualization tool and its ETL services (Extract, Transfrom and Load). From these, with the help of Power BI and its Business Intelligence tools, an analysis of the different ratios has been made. On the one hand, those proposed in the first part have been studied and, on the other hand, other proposals have been studied through the analysis of the data; in the end, those considered best are selected. In the last part of this phase, the optimal tables and graphs to represent the information are decided and the instrument panel is designed, according to the guidelines set by Stephen Few in his book «Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data» and avoiding the 13 errors that also exposes in this. The product of this phase is the design of two instrument panels, one personalized to meet the information needs of teachers, and the other, for students. In the last phase, a demo web application is implemented. This web application consists of an initial authentication screen and another in which the dashboard can be viewed. Each of the two profiles has its own dashboard. Within this last screen the application allows some customization in the display of data, being able to filter by various patterns such as, year, subject, etc. When a filter is applied to this screen, the graphics change dynamically, allowing the changes to be easily detected, and speeding up the compression and extraction of information. The application is connected to an Oracle relational database, from where it loads all the data necessary for its operation. Among these data are both the data referring to the students and those of the system. Thanks to this work, it is hoped that teachers will be able to detect students who are at risk of failing easier and faster, even reaching school failure, who can more closely monitor the students in their classes and better adjust the contents of the platform checking the files most used by students, among other things. On the other hand, it is expected that students can know their academic performance, know the files they have not yet used, know the files most used in each subject by the class and control the hours/mark ratio in each of the subjects, among others . There are many advantages that it offers. although data provided by Poliformat’s “Statistics” tool are limited. | es_ES |
dc.description.abstract | [CA] L’objectiu general d’este treball és l’anàlisi, disseny i implementació d’un quadre d’instruments, més conegut actualment com "dashboard", per a ser utilitzat com a ferramenta de suport a l’activitat acadèmica i docent. En realitat, es dissenyen i implementen dos, un quadre d’instruments dedicat al professorat on tota la informació és seleccionada per a recolzar específicament les seues activitats, i, un altre quadre d’instruments per a l’alumnat on, de la mateixa manera que amb el professorat, la informació presentada és específica per a estos. El treball s’articula en tres fases ben diferenciades. La primera fase se centra en el coneixement dels interessos i les opinions del públic objectiu, els alumnes i professors de la Universitat Politècnica de València (UPV) , sobre l’ús del que es coneix com analítica de l’aprenentatge (o Learning Analytics) . A més, arreplega dades sobre els indicadors, ràtios o un altre tipus d’informació que tant professors com estudiants puguen considerar rellevant o que pot ajudar a la millora de l’exercici acadèmic. Estes dades s’arrepleguen per mitjà d’enquestes online personalitzades, per a cada un dels dos perfils. Una vegada obtinguts les dades es passa al processament i anàlisi d’estos, tractant d’esbrinar les tendències i entendre millor la problemàtica plantejada, per a així poder oferir una solució que s’adapte a les necessitats d’estos usuaris. Les dades arreplegats referents als ràtios i índexs suggerits pels enquestats es filtren, primer llevant els que no es poden conéixer amb les dades disponibles y segon llevant els menys sol·licitats. En una segona fase es desenrotlla l’anàlisi de les dades que la plataforma PoliformaT, l’entorn virtual d’aprenentatge de la UPV, per mitjà de la seua ferramenta "Statistics", proporciona, junt amb les dades d’una altra aplicació institucional per a gestió de qualificacions anomenada Padrí. L’estudi de les dades servix per a entendre la seua naturalesa i conéixer el tipus d’informació que es pot extraure d’estos. Les dades utilitzats en l’estudi pertanyen a dos assignatures del grau en Enginyeria Informàtica de la UPV, que són Fonaments de Computadors (FCO) i Tecnologies de Computadors (TCO) , i, a una assignatura del màster XXXX de la UPV, nom màster (IMM) . S’han arreplegat les dades i s’han integrat en una mateixa base de dades utilitzant la ferramenta de visualització Power BI, de Microsoft, i els seus servicis ETL ( Extract, Transform and Load). A partir de estos, con la ayuda de Power BI y sus herramientas de Business Intelligence se ha hecho un análisis de los diferentes ratios. Por un lado, se han estudiado los propuestos en la primera parte y, por otro, se han estudiado otros planteados a través del análisis de los datos, y al final se han seleccionado los que se consideraron mejores. En la última parte de esta fase se deciden las tablas y gráficas óptimas para representar la información y se diseña el cuadro de instrumentos, guiado por las directrices que marca Stephen Few en su libro Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data[7] y evitando los 13 errores que también expone en este. El producto de esta fase es el diseño de dos cuadros de instrumento, uno personalizado para atender las necesidades de información de los profesores, y otro, para los alumnos. En l’última fase s’implementa una aplicació web de demostració. Esta aplicació web consistix en una pantalla inicial d’autentificació i una altra en què es pot visualitzar el quadre d’instruments. Cada un dels dos perfils té el seu propi quadre d’instruments. Dins d’esta última pantalla l’aplicació permet una certa personalització en la visualització de les dades, podent filtrar per diversos patrons com, any, assignatura, etc. Quan s’aplica algun filtre a esta pantalla les gràfiques canvien dinàmicament, permetent detectar fàcilment els canvis, i agilitzant la compressió i extracció d’informació. L’aplicació està connectada a una base de dades relacionals d’Oracle, des d’on càrrega totes les dades necessàries per al seu funcionament. Entre estes dades es troben tant les dades referents als alumnes com els propis del sistema. Gràcies a este treball s’espera aconseguir que els professors puguen detectar amb major facilitat i rapidesa alumnes que tinguen risc de suspendre, inclús d’arribar al fracàs escolar, que puguen fer un seguiment més detallat de l’alumnat de les seues classes i ajustar millor els continguts de la plataforma atenent als arxius més utilitzats per l’alumnat, entre altres coses. D’altra banda, s’espera que els estudiants puguen conéixer el seu exercici acadèmic, conéixer els arxius que encara no han utilitzat, conéixer els arxius més utilitzats en cada assignatura per la classe i controlar la relació horas/nota en cada una de les assignatures entre altres. Són molts els avantatges que oferix. encara que les dades que facilita la ferramenta "Estadístiques"de Poliformat siguen limitats. | es_ES |
dc.format.extent | 107 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Análisis de aprendizaje | es_ES |
dc.subject | Cuadro de instrumentos | es_ES |
dc.subject | Patrones de diseño | es_ES |
dc.subject | Indicadores clave de desempeño (KPI) | es_ES |
dc.subject | Learning Analytics | es_ES |
dc.subject | Dashboard | es_ES |
dc.subject | Design patterns | es_ES |
dc.subject | Key Performance Indicators | es_ES |
dc.subject.classification | ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.title | Análisis, diseño e implementación de un cuadro de instrumentos como soporte a la docencia y el aprendizaje | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Santamaría López, JE. (2020). Análisis, diseño e implementación de un cuadro de instrumentos como soporte a la docencia y el aprendizaje. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/158251 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\133271 | es_ES |