22 octubre, 2021

Observatorio tecnológico de eLearning del Gabinete de Tele-Educación de la Universidad Politécnica de Madrid

Seminario eMadrid sobre “Learning Analytics” (14-12-12) (I)

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Último seminario de eMadrid del año, en esta ocasión volvemos a uno de los temas que más se repiten en publicaciones o congresos y es el Learning Analytics, con una idea básica que es “obtener el máximo de información de la actividad de los alumnos”, especialmente en plataformas de eLearning.

A lo largo de tres charlas se desarrolló este tema aplicado a diferentes experiencias.

Fuente: http://www.flickr.com/photos/70292973@N07/7192758558/in/photostream/

Learning Analytics: una visión práctica aplicada a videojuegos educativos

A cargo de Angel Serrano de la UCM (@anserran) se nos presentó un proyecto que busca aplicar el Learning Analytics a los juegos serios con la finalidad de obtener resultados que nos confirmen la efectividad de este tipo de aprendizaje a partir de una serie de trazas, pues hasta ahora la evaluaciones se hacian a partir de cuestionarios.

Se aplica por lo tanto lo que se denomina “Game Analytics”, datos que nos dan los propios juegos.

Se definieron una serie de trazas o tipos de datos  de tal manera que pudieran ser aplicadas a cualquier modalidad de videojuego:

  •  Cuando empieza el usuario a jugar
  • Cuando llega al final del juego.
  • Si se abandona el juego a medias. Según el punto en el que se haya dejado se puede ver estudiar el motivo.
  • Cambios de fase. Cada fase marcará pequeños hitos con una finalidad educativa, se puede estudiar también el tiempo que se ha tardado en realizar la fase.
  • Vaariables significativas como puntuación o número de vidas.
  • Interacciones de usuario como teclas pulsadas o por donde se ha desplazado del entorno.

Para esto un requerimiento importante es pooder acceder al contenido o código del videojuego.

Plantean una herramienta para tal fin Gleaner con la cual “trackear” o seguir el rastro. De esta manera se obtienen informes a partir de las trazas anteriores y tras su evaluación se obtendrán resultados para comprobar si se alcanzan los objetivos educativos esperados con el videojuego a estudiar.

Un ejemplo que se nos mostró fue un videojuego para aprender XML.

De datos en crudo a información inteligente en sistemas de e-Learning: un caso de estudio con la plataforma de Khan Academy

A continuación Pedro J. Muñoz Merino de la UC3M nos presentó un estudio del sistema de Learning Analytics de la plataforma de la Khan Academy y una extensión de estudio que proponian desde la UC3M para estudiar mas a fondo los datos generados en un curso.

La idea principal es obtener datos de alto nivel desde datos de bajo nivel. Nos encontramos con una sobrecarga de datos de bajo nivel que son dificiles de estudiar, por lo que lo interesante es transformarlos en una información inteligente o interpretable.

La plataforma de la Khan Academy se basa en píldoras audiovisuales, ejercicios con pistas adicionales y posé un potente motor de Learning analytics. La idea principal es dotar al estudiante de una serie de destrezas las cuales se obtendrán mediante la realización de ejercicios en un tiempo adecuado y con un número limitado de pistas.

Ofrece también elementos de gamificación, es decir utilizar juegos para conseguir una mayor motivación. Como son la obtención de insignias o badges a medida que se alcanzan una serie de destrezas o por otros caminos como por ejemplo dedicar  un determinado tiempo al visionado de videos.

La Khan Academy ofrece al profesor diferentes tipos de informes:

  • Por estado de destrezas, se puede ver el número de alumnos que ha alcanzado una determinada destreza y quienes no. También se puede estudiar un solo alumno y ver que destrezas ha alcanzado.
  • Por progreso de las diferentes destrezas
  • Por tiempo en las temáticas
  • Por actividad diaria de los alumnos
  • Por detalles de ejercicios, pudiendo obtener por ejemplo información del número de pistas pedidas por el alumno o si ha acertado o no a la primera. Incluso se pueden ver los valores exactos que ha introducido en cada intento, estos últimos datos son de muy bajo nivel.

LA UC3M planteó en su curso cero de física, para los alumnos antes de acceder al grado, una nueva metodología que consiste en la inversión de la clase (o en inglés flipped class). La idea consiste en ofrecer a los alumnos  contenidos de clase a modo de videos para que los vean antes de ir a clase y realicen una serie de ejercicios de tal manera que utilicen la clase para profundizar en el tema, resolver dudas y realizar ejercicios más complejos.

Se utilizó para este curso una instancia de la plataforma Khan Academy instalada en sus servidores.

Este curso cero tenía:

  • Vídeos, donde los alumnos podían realizar preguntas, incluir respuestas o comentarios. Más de 20 vídeos para diferentes temáticas.
  • Ejercicios con pistas opcionales con acceso a los videos relacionados.

A parte de los datos obtenidos a partir de los informes que ofrece la plataforma, la UC3M ha procesado datos de bajo nivel para obtener mas información:

  • Eficiencia de cada alumno en la plataforma
  • Uso total en la plataforma, ¿Se han esforzado los alumnos o no han estado el suficiente tiempo en la plataforma?
  • Gamificación, ¿Realmente los alumnos resuelven los ejercicios motivados por los elementos de Gamificación?
  • Modo de resolución de ejercicios, ¿Usan siempre las pistas?¿Abusan de intentos?
  • Progreso adecuado en la pltaforma, para ver si el alumno está preparado para ir a las clases presenciales y seguir la nueva metodología de inversión de la clase.
  • Constancia

oriol.borras@upm.es

Autor Oriol Borras Gené

Técnico en eLearning de la Universidad Politécnica de Madrid, trabajando en el Gabinete de Tele-educación

CC BY-NC-SA 4.0 Esta obra está licenciada bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.