• Título:  ANALÍTICA VISUAL EN ELEARNING
• Autor:  Gómez Aguilar, Diego Alonso
• Universidad:  Universidad de Salamanca
• Departamento:  Informática y automática
• Fecha de Lectura:  07/05/2015
• Programa de doctorado:  Doctorado en Informática y Automática
• Dirección: 
  • GARCÍA PEÑALVO, FRANCISCO JOSE (DIRECTOR)
  • THERÓN SÁNCHEZ, ROBERTO (CODIRECTOR)
• Tribunal: 
  • Hernández García, Ángel (PRESIDENTE)
  • SANTAMARÍA VICENTE, RODRIGO (SECRETARIO)
  • Conde González, Miguel Ángel (VOCAL)
• Descriptores: 
  • VISION ARTIFICIAL
  • ANALISIS DE DATOS
  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Resumen:
  La docencia universitaria ha experimentado cambios espectaculares en los últimos años debido al impacto de la tecnología en diferentes actividades cotidianas. El eLearning (o aprendizaje electrónico) y el bLearning (Blended Learning o aprendizaje mixto) nacieron gracias a este fenómeno, ya fuera como alternativa o complemento a la enseñanza tradicional. Esto ha producido cambios de paradigma en los últimos años en la docencia universitaria donde muchos profesores se han apoyado o han sustituido las clases presenciales de la enseñanza tradicional, entendiendo la enseñanza tradicional como cara a cara (del inglés Face to Face, F2F) por el aula virtual. La Web 2.0 ha abierto nuevas posibilidades, que incluyen numerosas formas de aprendizaje y colaboración entre estudiantes y profesores. Por ello, ha surgido la necesidad, por parte de los educadores, de adoptar diferentes estrategias para obtener información sobre el rendimiento de sus estudiantes, así como plantear nuevas formas de evaluación basadas en el análisis de información educativa, que sean capaces de medir y cuantificar la cantidad de trabajo, así como el número y la calidad de las habilidades que han adquirido. Tales estrategias de comunicación requieren de nuevos métodos analíticos que hagan posible comprender y analizar la propia plataforma y el aprendizaje. Estas consideraciones arrojan nueva luz sobre la evaluación de los estudiantes, que ya no puede basarse únicamente en los resultados de los exámenes finales convencionales, sino en un proceso educativo integral que considere y evalúe otras competencias más allá de las académicas. La disponibilidad y facilidad de uso de los recursos web ha permitido el uso extendido de los Learning Management Systems, o plataformas de eLearning. Sin embargo, los educadores que usan estos entornos se encuentran con graves limitaciones a la hora de evaluar las actividades de los estudiantes, de discriminar sus comportamientos online y de evaluar la propia plataforma y la utilidad de esta. Por ello, es necesario encontrar y desarrollar técnicas novedosas para obtener información sobre las pautas de aprendizaje y comportamiento de los estudiantes en un entorno electrónico. En esta tesis doctoral se propone un modelo de visualización analítica en eLearning como base para construir una estrategia de seguimiento y evaluación de la información que proporciona, no solo a los profesores, sino también a gestores académicos y estudiantes, información necesaria para entender el proceso de aprendizaje de los estudiantes en una plataforma de eLearning, que sirva de guía para el alumnado y que proporcione métricas para los gestores sobre la plataforma y el desempeño, además de tomarse como base para desarrollo de futuros sistemas de analítica visual en eLearning. El modelo proporciona los elementos para crear un sistema de analítica visual en eLearning encaminado a perfeccionar el proceso de enseñanza/aprendizaje. Este sistema se ha diseñado mediante una arquitectura constituida por distintas capas. La capa inferior está sustentada en un conjunto de servicios web que permiten la extracción de los datos a analizar del servidor. La siguiente capa, contiene la lógica de pre-procesamiento,estandarización y análisis de los datos. Por último, una tercera capa, en la que se realiza el proceso de analítica visual, que permite al profesor, estudiante o gestor académico llevar a cabo un análisis más exhaustivo, completo e interactivo. Con la finalidad de poner en práctica y realizar una prueba de los alcances de este sistema, se ha desarrollado un prototipo plenamente funcional del mismo. El desarrollo del prototipo se realizó por medio de un conjunto de iteraciones de investigación-acción para la mejora del alcance de las capacidades de análisis del sistema y de la usabilidad del prototipo de visualización analítica visual en eLearning, con el objetivo último de soportar el proceso de aprendizaje, el rendimiento académico y, a su vez, y como ya se mencionó, estas aplicaciones al tomarse como base para desarrollo de futuros sistemas de analítica visual en eLearning. Se utiliza como fuente de datos el sistema de gestión de aprendizaje Moodle. Los resultados obtenidos se complementaron y probaron con un estudio de los patrones de uso de las plataformas de eLearning en dos universidades con distintos contextos pedagógicos y sociales: la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad de Salamanca. Esta valiosa experiencia produjo un caudal de nueva información y conocimiento y, por tanto, una importante fuente de realimentación que han contribuido a la mejora notable de las capacidades de análisis que ofrece la plataforma y cubre adecuadamente las necesidades y funcionalidades que se requieren en el modelo propuesto y descrito en esta Tesis Doctoral.