Treffer: Tableros de analítica de aprendizaje para LMS Canvas – Participación de estudiantes y docentes ; Learning analytics dashboards for LMS Canvas – student and teacher engagement

Title:
Tableros de analítica de aprendizaje para LMS Canvas – Participación de estudiantes y docentes ; Learning analytics dashboards for LMS Canvas – student and teacher engagement
Contributors:
Orellana Hernández, Martha Lucía, Lamos Díaz, Henry, Orellana Hernández, Martha Lucía 0000639095, Lamos Díaz, Henry 0000066125, Orellana Hernández, Martha Lucía es&oi=ao, Lamos Díaz, Henry es&oi=ao, Orellana Hernández, Martha Lucía 0000-0002-1468-7857, Orellana Hernández, Martha Lucía martha-lucia-orellana-hernández
Publisher Information:
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
Facultad Ingeniería
Maestría en Gestión, Aplicación y Desarrollo de Software
MGAS-1809
Publication Year:
2024
Document Type:
Dissertation master thesis
File Description:
application/pdf
Language:
Spanish; Castilian
Relation:
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Rights:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ ; Abierto (Texto Completo) ; info:eu-repo/semantics/openAccess ; Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Accession Number:
edsbas.BB3EEDCC
Database:
BASE

Weitere Informationen

En la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), en la unidad de apoyo UNAB virtual, en cumplimiento del plan de desarrollo de la Institución, más específicamente respondiendo a la estrategia de crecimiento del ecosistema virtual, se requiere un mejor entendimiento del uso de sus plataformas E-learning y del nivel de participación e involucramiento de sus estudiantes virtuales. Para lograr el propósito anteriormente mencionado, se construyeron dos tableros interactivos de analítica de aprendizaje, un tablero para los estudiantes y otro para los docentes. Se realizó un diseño preliminar de los tableros a partir de una revisión de literatura; este diseño fue validado y complementado mediante una encuesta y un grupo focal aplicados a un grupo de docentes y estudiantes, con el fin de tener en cuenta sus necesidades e involucrarlos en el diseño. En la encuesta tanto estudiantes como docentes consideraron de mayor relevancia conocer sobre las tareas entregadas antes, durante, o después de la fecha límite, o no entregadas. En los grupos focales, los estudiantes consideraron de mayor relevancia conocer a qué recursos no han accedido aún y su ubicación dentro del curso, mientras los docentes conocer qué recursos los estudiantes usan más y cuánto tiempo dedican a estos recursos. Se aplicó un análisis predictivo para ayudar a los docentes a identificar estudiantes en riesgo de bajo rendimiento usando Python y árboles de decisión. Los tableros construidos se convierten en una herramienta para el entendimiento e interpretación de las necesidades de los estudiantes y oportunidades de mejora de los cursos virtuales. ; INTRODUCCIÓN 17 1. MARCO REFERENCIAL 23 1.1. Marco Teórico 23 1.2. Marco conceptual 27 1.2.1 Analíticas de aprendizaje o learning analytics. 27 1.2.2 LMS canvas 27 1.2.3 Tableros de analítica de aprendizaje o Dashboards in learning analytics 27 1.2.4 Power Bi 28 1.2.5 Indicador Clave de Rendimiento 29 1.2.6 Personalización del aprendizaje 29 1.2.7 Análisis descriptivo 29 1.2.8 Análisis predictivo 29 1.2.9 ...