Detección de secuencias de aprendizaje en cursos abiertos masivos y en línea

El uso de la tecnología en los contextos educativos actuales, por ejemplo, presencial, blended y online han cambiado la forma de enseñar y aprender. En estos contextos los cursos abiertos masivos y en línea (MOOCs), son una de las tendencias más disruptivas de los últimos 8 años, teniendo entre 2012...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Bernal Montenegro, Franklin Bolívar
Other Authors: Maldonado Mahauad, Jorge Javier
Format: bachelorThesis
Language:spa
Published: 2019
Subjects:
Online Access:http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33566
Description
Summary:El uso de la tecnología en los contextos educativos actuales, por ejemplo, presencial, blended y online han cambiado la forma de enseñar y aprender. En estos contextos los cursos abiertos masivos y en línea (MOOCs), son una de las tendencias más disruptivas de los últimos 8 años, teniendo entre 2012 y 2018 aproximadamente 101 millones de personas inscritas en alguno de los más de 11.400 MOOCs ofertados por alguna de las plataformas existentes como por ejemplo Coursera. Sin embargo, la tasa de aprobación de los estudiantes en este tipo de cursos apenas bordea el 5%. Esto ha originado un gran interés en los investigadores por estudiar el comportamiento de los estudiantes en este tipo de cursos; y además el poder develar por qué un estudiante termina o no un MOOC. El objetivo de este trabajo de tesis es explorar el comportamiento de los estudiantes en un curso MOOC. Específicamente se busca estudiar las secuencias de aprendizaje y extraer los patrones de comportamiento en las sesiones de estudio que estos realizan en un MOOC, y la relación con su desempeño académico. Para lograr el objetivo propuesto en este trabajo, haciendo uso técnicas de aprendizaje máquina y minería de procesos, se obtuvieron logs de eventos que permiten modelar el comportamiento de los estudiantes en un curso MOOC en la plataforma Coursera (N=1.550). Este log de eventos permite extraer las características de las sesiones de estudio de los estudiantes y evidenciar las interacciones de los estudiantes con los recursos del curso por cada semana del curso. Como resultado, se obtuvieron dos grupos de estudiantes basados en sus sesiones de estudio, donde se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre las sesiones de estudio de ambos grupos. Además, se encontraron diferencias entre las interacciones de los estudiantes con los recursos del MOOC y la forma de abordar las lecciones por semanas entre ambos grupos. Los resultados encontrados contribuyen a la caracterización de los estudiantes de un MOOC en base a sus sesiones de estudio. Además, se identificó un comportamiento intenso por parte de los estudiantes que aprobaron el curso, en el que repitieron varias veces las evaluaciones hasta conseguir aprobarlas, sin regresar a una video-lectura actividad anterior, es decir; los estudiantes fueron perseverantes y repitieron las evaluaciones hasta conseguir aprobarlas.