Sistema informático para la predicción de certificado y abandono en entornos educativos en línea
Author
Herrero Gajate, GuiomarAdvisor
Cobos Pérez, RuthEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2021-06Subjects
Cursos Masivos Abiertos Online; Analítica de Aprendizaje; Aprendizaje Automático; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Los MOOCs son cursos masivos online que cada vez cuentan con más popularidad. Estos cursos generan una gran cantidad de datos sobre las interacciones de los estudiantes con el curso. Esta información puede ser utilizada para predecir si los estudiantes van a abandonar el curso u obtener su certificación utilizando técnicas de clasificación con Aprendizaje Automático. La Analítica del Aprendiaje o Learning Analytics (LA) es un tema de estudio emergente que se centra en recopilar, analizar y visualizar estos datos con el objetivo de entender y optimizar el aprendizaje de los estudiantes y su entorno. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es proponer un estudio de predicción de abandono para un MOOC asíncrono y el desarrollo de un sistema informático, el cual se basa en una herramienta llamada edX-MAS+ (edX-MAS+: Model Analyzer System for edX MOOC) con tecnología actual e integrarlo al sistema edX-LIMS (edX-LIMS: Learning Intervention Monitoring Service for edX MOOCs), sistema que proporciona información de los estudiantes del MOOC asíncrono WebApp mediante el uso de Dashboards y que cuenta con una interfaz gráfica donde se podrán ver los resultados obtenidos. El sistema permitirá al usuario entrenar y comparar modelos predictivos con algoritmos de Aprendizaje Automático, tomando como entrada las interacciones de actividad del usuario, es decir, los estudiantes del curso online, con la plataforma (lo que llamaremos indicadores de actividad) para predecir el abandono y obtención del certificado.
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