dc.contributor.advisor | Cobos Pérez, Ruth | |
dc.contributor.author | Rodríguez Ranera, Alejandro | |
dc.contributor.other | UAM. Departamento de Ingeniería Informática | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-08-29T10:11:23Z | |
dc.date.available | 2019-08-29T10:11:23Z | |
dc.date.issued | 2018-06 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10486/688428 | en_US |
dc.description.abstract | Las nuevas tecnologías han ayudado a la generación, distribución y acceso al conocimiento. Esto ha permitido enriquecer y transformar la educación. Un claro ejemplo son los Massive Open Online Courses (MOOC), que permiten el acceso a miles de cursos y a su divulgación a través de internet. A pesar de las múltiples ventajas que ofrece la educación a distancia, también plantea nuevos retos a lo que enfrentarse, como la alta tasa de abandono y fracaso que presentan este tipo de cursos.
El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado consiste en la creación de una herramienta (edX-WS: Warning System for edX MOOC) para la detección preventiva de usuarios con riesgo de no finalizar satisfactoriamente un curso en base a sus indicadores. Estos indicadores recolectan la actividad y las tareas realizadas por los estudiantes a lo largo de su aprendizaje. Además de detectar a estos usuarios, permite generar sugerencias y realizar exportaciones de datos comparativos para poder ayudar y seguir la evolución de cada estudiante. De esta manera, se pretende apoyar a los usuarios que se inscriben en cursos MOOC, para que consigan finalizar el curso y aprobarlo para poder obtener el certificado.
Este proyecto, se basa en los datos recopilados de los MOOC de la UAM y hace uso de la información generada por la herramienta edX-MAS+ (edX-MAS+: Model Analyzer System for edX MOOC) para poder generar y entrenar modelos predictivos y de esta forma permitir descubrir usuarios con un alto riesgo de no finalizar un curso o de suspenderlo (y, por tanto, no obtener el certificado). Además, posibilita ver comparativas diarias de los indicadores para cada uno de ellos, con usuarios que si obtuvieron el certificado en años anteriores, comparativas grupales, descarga de ficheros csv con toda la información recopilada, exportación a ficheros xslx de los datos utilizados para la generación de gráficas y la generación de sugerencias en base a las carencias detectadas en los indicadores de cada usuario.
La finalidad de esta aplicación es proporcionar una herramienta para que los gestores de los cursos MOOC de la UAM puedan analizar y realizar un seguimiento de los estudiantes inscritos a sus cursos. Pudiendo de esta manera ofrecer ayudas y lograr que posibles estudiantes en riesgo acaben finalizando el curso y obteniendo el certificado. | es_ES |
dc.format.extent | 62 pág. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.other | Modelos predictivos | es_ES |
dc.subject.other | Cursos Online Masivos y Abiertos | es_ES |
dc.subject.other | Análisis de Datos | es_ES |
dc.title | Herramienta informática de apoyo al usuario en entornos educativos en línea | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | en_US |
dc.subject.eciencia | Informática | es_ES |
dc.rights.cc | Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada | es_ES |
dc.rights.accessRights | openAccess | en_US |
dc.facultadUAM | Escuela Politécnica Superior | |