Aplicación de técnicas de learning analytics en entornos blended-learning para enseñanza universitaria

Resumo

En los últimos años, la tecnología se ha introducido en el proceso de aprendizaje, ofreciendo la gran posibilidad de potenciar de mejor forma el entorno para su adquisición. Muchos autores e instituciones le asignan a la tecnología un papel muy importante en el sector educativo. Las TIC’s se mantienen en constante innovación y desarrollo. Un claro ejemplo de su aportación en el proceso de aprendizaje es la implementación de las plataformas de e-learning. Esta aportación ha tenido tal impacto, que en los últimos años estas plataformas han permitido generar, organizar y difundir el conocimiento de una forma sencilla y con gran accesibilidad para cualquier persona con acceso a Internet. Las plataformas de e-learning se pueden definir como aplicaciones web que integran un conjunto de herramientas para el proceso de enseñanza-aprendizaje en línea, con el objetivo de permitir la creación y gestión de los espacios de enseñanza y aprendizaje en Internet, donde los profesores y los alumnos puedan interactuar durante su proceso de formación. La aparición de estas plataformas, sin duda, ha tenido una gran repercusión en el proceso educativo, de hecho, son utilizadas en diferentes niveles educativos y en diversas partes del mundo. De acuerdo a la combinación del uso de las plataformas de e-Learning con el grado de presencialidad del estudiante, encontramos ampliamente aceptadas dos modalidades de enseñanza que vienen a sustituir la modalidad tradicional; con modalidad tradicional nos referimos en la cual el alumno recibe el conocimiento en su totalidad en clase, en el mismo espacio-tiempo que el profesor sin presencia de recursos aportados por las TIC’s. La primera modalidad es e-learning. En ésta, la enseñanza se imparte totalmente de forma remota por Internet, sin la necesidad de que los alumnos interactúen con la plataforma en el mismo momento ni en la misma ubicación geográfica. La segunda modalidad es blended-learning, en esta modalidad lo impartido en el aula se complementa mutuamente con la plataforma educativa. Fusionando así, dos enfoques pedagógicos que combinan la eficacia y las oportunidades de socialización de la clase con las mejoras tecnológicas del aprendizaje en línea. Las TIC’s han hecho aportaciones a la educación a través de las plataformas e-Learning, pero también es evidente que falta medir las mejoras que están realmente aportando al proceso de aprendizaje y a su vez, en este trabajo hemos hecho hincapié en la falta de personalización de la tecnología en cuanto a educación se refiere. Retomando un poco el tema concerniente a las plataformas educativas, se debe enfatizar que estas plataformas son capaces de almacenar un sinfín de datos respecto a la interacción del usuario (alumnos y profesores). Sin embargo, a pesar de los grandes avances derivados del gran auge de estas plataformas en los últimos años, éstas no cuentan per sé con ninguna herramienta que permita la interpretación o la realización de un análisis profundo de los datos que almacenan. A raíz de esto han surgido dos campos de estudio, Learning Analytics (LA) y Educational Data Mining (EDM) ya que existe una enorme diferencia entre tener acceso a la información que se almacena y explotar adecuadamente los datos almacenados para retroalimentar el modelo educativo. Nuestra propuesta de LA para blended-learning se compone de diversos pasos. Inicialmente, se analizará la interacción de los alumnos con la plataforma educativa. La información recopilada está relacionada al contenido del curso, información referente al número de conexiones, número de accesos a los distintos recursos, descarga de documentos, visualización de contenido, envío de mensajes, etcétera. Posteriormente, se analizará mediante la aplicación de LA, se estudiará la posible existencia de un patrón de comportamiento entre los estudiantes que no superan, abandonan y/o los que tienen buenas calificaciones. Tomando como base la taxonomía de estudiantes propuesta por Bento. Se analizará toda la información generada por la plataforma e-Learning en base a dos tipos de interacción: social y contenido. Con interacción social nos referimos a la interacción que tiene el estudiante con otros estudiantes o con el profesor a través del envío de mensajes o publicaciones en la plataforma de e-Learning y, con interacción con el contenido nos referimos a la interacción que tiene el estudiante con todos los materiales educativos a los que se tiene acceso dentro de la plataforma. Además, se desarrollará la propuesta de una nueva clasificación de estudiantes, llamada Taxonomía Extendida la cual busca mejorar el enfoque inicial de Bento y ajustarse más al modelo blended-learning. La clasificación basada en taxonomía será confrontada versus otros dos métodos muy comunes de agrupamiento, por clustering: método jerárquico (hierarchical method) y por el método k-means. A su vez, realizaremos una predicción de la calificación final durante el curso que nos permitirá generar alertas para el estudiante y para el profesor, con el objetivo de minimizar el número de suspensos y abandonos. El método principal que emplearemos para la predicción es el algoritmo de la regresión lineal múltiple (MLR, Multiple Linear Regression). Aunado a esto, realizaremos el análisis de contenido de los mensajes enviados en el foro. Con el objetivo de diferenciar cualitativa y cuantitativamente los perfiles propuestos por la taxonomía extendida. En esta etapa, se empleará el clasificador bayesiano ingenuo (Naïve Bayes classifier) para los mensajes y posteriormente, se utilizará un programa que nos permite analizar los mensajes escritos tanto en gallego como en castellano (lenguajes habituales en UVIGO). Por último, se concluirá este trabajo aportando sugerencias y líneas futuras para la mejora del proceso de adquisición de conocimiento y sirvan de aporte para investigaciones futuras.