Resumen:
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[ES] Con el auge de los Sistemas de Gestión del Aprendizaje en línea surge la
oportunidad de obtener métricas adicionales para comprender el comportamiento de
los alumnos en una asignatura, como puede ser el patrón de ...[+]
[ES] Con el auge de los Sistemas de Gestión del Aprendizaje en línea surge la
oportunidad de obtener métricas adicionales para comprender el comportamiento de
los alumnos en una asignatura, como puede ser el patrón de accesos. Esto puede ser
relevante para detectar problemas de abandono temprano de asignaturas,
especialmente en contextos de formación online.
Actualmente ha surgido una disciplina denominada análisis de aprendizaje
(Learning Analytics), mediante la cual se puede realizar un análisis de datos
generados por los alumnos como pueden ser los accesos. La información relacionada
con los accesos, está gestionada por Sakai, el sistema de gestión de contenidos de
PoliformaT plataforma de gestión del aprendizaje utilizada por la Universitat Politècnica
de València (UPV).
En este Trabajo Final de Grado se exporta la información de accesos de PoliformaT
para elaborar un informe en Google Data Studio con el objetivo de realizar un análisis
detallado de las conexiones de los alumnos, con el objetivo de facilitar el proceso de
detección de abandono temprano de una asignatura.
La innovación de esta disciplina ha supuesto un beneficio para el profesor que
puede realizar una valoración general sobre la información que ofrecen los accesos
que ha realizado el alumno a lo largo del curso en la asignatura y además analizar la
trayectoria que sigue, pudiendo modificar su orientación con el fin de que obtenga un
buen desempeño en la asignatura.
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[EN] With the rise of Online Learning Management Systems, the opportunity arises to
obtain additional metrics to understand the behaviour of students in a subject, such as
the access pattern. This may be relevant for ...[+]
[EN] With the rise of Online Learning Management Systems, the opportunity arises to
obtain additional metrics to understand the behaviour of students in a subject, such as
the access pattern. This may be relevant for detecting early dropout problems,
especially in online training contexts.
Currently a discipline called learning analysis (Learning Analytics) has emerged,
through which an analysis of data generated by students such as accesses can be
carried out. The information related to the accesses is managed by Sakai, the content
management system of PoliformaT, the learning management platform used by the
Polytechnic University of Valencia (UPV).
In this Final Degree Project, the access information from PoliformaT is exported to
prepare a report in Google Data Studio in order to carry out a detailed analysis of the
connections of the students, in order to facilitate the process of detecting early
abandonment of a subject.
The innovation of this discipline has been a benefit for the teacher who can make a
general assessment of the information offered by the accesses that the student has
made throughout the course in the subject and also analyze the trajectory that follows,
being able to modify its orientation in order to obtain a good performance in the subject.
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