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Retos de la innovación docente en la educación superior mediado por tecnología 24 noviembre 2017

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Retos de la innovación docente en la educación superior mediado por tecnología
Mesa redonda

II Congreso Internacional de Innovación en la Educación Superior
Universidad Central del Ecuador (UCE)
Quito (Ecuador), 22-24 de noviembre de 2017

Tendencias en innovación educativa en las universidades 24 noviembre 2017

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Tendencias en innovación educativa en las universidades
Conferencia

II Congreso Internacional de Innovación en la Educación Superior
Universidad Central del Ecuador (UCE)
Quito (Ecuador), 22-24 de noviembre de 2017

Tendencias en innovación educativa en las universidades from Faraón Llorens

JENUI 2018 (XXIV Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática): llamada a la participación 7 noviembre 2017

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JENUI 2018
XXIV Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática
Barcelona, del 4 al 6 de Julio de 2018
Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación
Universitat Oberta de Catalunya
http://jenui2018.uoc.edu

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Llamada a la participación

El objetivo de las XXIV Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI 2018), promovidas por la Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática (AENUI) y organizadas por los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación EIMT de la Universitat Oberta de Catalunya, es promover el contacto, el intercambio y la discusión de conocimientos y experiencias de innovación docente entre profesores universitarios de Informática y grupos de investigación; debatir sobre el contenido de los programas y los métodos pedagógicos empleados; así como materializar un foro de debate en el que presentar temas y enfoques innovadores orientados a mejorar la docencia de la Informática en las universidades. En los siguientes vídeos podéis conocer más sobre las jornadas y sobre JENUI 2018.

Fechas de interés

22/01/2018: Fecha límite para envío de resúmenes.
12/02/2018: Fecha límite para envío de trabajos.
12/04/2018: Notificación del resultado del proceso de revisión.
30/04/2018: Fecha límite para envío de trabajos definitivos.
12/04/2018 al 28/05/2018: Inscripción temprana.
29/05/2018 al 03/07/2018: Inscripción normal.
03/07/2018: Taller JENUI 2018
04/07/2018 al 06/07/2018: JENUI 2018

Gamificación. Insert coin to play again 23 octubre 2017

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Gamificación. Insert coin to play again
Faraón Llorens
Cátedra Santander-UA de Transformación Digital (Universidad de Alicante)
Jornada 3. Gamificación

Ciclo de Jornadas 2017 #IE2017.
Tendencias en Innovación Educativa y su implantación en la UPM

http://innovacioneducativa.upm.es/jornadas2017
Universidad Politécnica de Madrid, del 9 de octubre al 20 de noviembre de 2017

Presentación:

Gamificación. insert coin to play again from Faraón Llorens

Documento resumen en RUA:
http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/70732

Vídeo charla:

Publicado ReVisión, vol 10, num 3 (2017) 28 septiembre 2017

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Acaba de salir el último número de ReVisión (Revista de Investigación en Docencia Universitaria de la Informática). Lo tenéis disponible en el quiosco habitual (http://www.aenui.net/ReVision).

En este número encontraréis las columnas habituales:

Y un artículo de Jesus Angel Muñoz y Rodrigo Perez Fernandez sobre cómo hacer prácticas en empresa: Un modelo adaptado de prácticas empresariales para construcción naval en la Universidad Politécnica de Madrid.

Como siempre, os pedimos que difundáis la revista: aconsejad artículos a vuestros compañeros, difundidla en las redes sociales, poned enlaces a los articulos que más os han gustado…

Esperamos que lo disfruteis.

Joe Miró, Faraón Llorens, Jose Antonio Cruz Lemús (editores)

Enseñando a pensar 28 agosto 2017

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Enseñando a pensar.
El método revolucionario de aprender con casos reales.

Roger Schank
Erasmus Ediciones
http://www.erasmusediciones.com/default.asp?pag=libro&idprojecte=102

Enlaces de interés:

Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:

(Página 241)
“Hasta que las materias no dejen de ser la base de la estructura universitaria, seguirá habiendo un gran problema en la educación”.

Solo he entresacado una, porque me parece tan importante y la clave para cualquier cambio en la enseñanza universitaria (y no universitaria), que no quiero juntarlo con otros mensajes interesantes del libro.

La enseñanza de la informática, la programación y el pensamiento computacional en los estudios preuniversitarios 27 julio 2017

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Acaba de salir el volumen 18, número 2 de Education in the Knowledge Society (EKS) de dica en esta ocasión a La enseñanza de la informática, la programación y el pensamiento computacional en los estudios preuniversitarios.

DOI: http://dx.doi.org/10.14201/eks2017182

TABLA DE CONTENIDOS

Monográfico completo PDF
1-162

ÍNDICE

Índice PDF
5-6

EDITORIAL

La enseñanza de la informática, la programación y el pensamiento computacional en los estudios preuniversitarios PDF
Faraón LLORENS LARGO, Francisco José GARCÍA PEÑALVO, Xavier MOLERO PRIETO, Eduardo VENDRELL VIDAL 7-17

ARTÍCULOS

El diseño instruccional inverso para un recurso educativo abierto en la Formación Profesional española: El caso de Web Apps Project PDF
Cristian Jorge GARCÍA MARCOS, Julio CABERO ALMENARA 19-32
Hacia la educación del futuro: El pensamiento computacional como mecanismo de aprendizaje generativo PDF
Eduardo SEGREDO, Gara MIRANDA, Coromoto LEÓN 33-58
VirPLC: una metodología para el desarrollo de capacidades, habilidades y autoestima mediante la estimulación de la lógica con una herramienta sencilla, funcional y dinámica PDF
Antoni FERRER ROJAS 59-69
La ética como puerta a la informática en la educación primaria PDF
Juan Vicente OLTRA GUTIÉRREZ, Fernando José GARRIGOS SIMON, Sofía ESTELLES MIQUEL 71-83
Experiencia de gamificación en Secundaria en el Aprendizaje de Sistemas Digitales PDF
Jesús Carlos DÍEZ RIOJA, David BAÑERES BESORA, Montse SERRA VIZERN 85-105
Educando en privacidad en el uso de las redes sociales PDF
Estefanía ARGENTE, Emilio VIVANCOS, José ALEMANY, Ana GARCÍA-FORNES 107-126
Todo lo que nunca pensaste que los alumnos sub 18 sabían sobre proyectos PDF
Isabel RAMOS, Javier J. GUTIÉRREZ, Carlos ARÉVALO, Francisco J. DOMÍNGUEZ, Juan M. CORDERO, Manolo MEJÍAS 127-146
Python como primer lenguaje de programación textual en la Enseñanza Secundaria PDF
José Carlos GARCÍA MONSÁLVEZ 147-162

CRÉDITOS

Créditos PDF
2-3

Measuring the difficulty of activities for adaptive learning 25 julio 2017

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Measuring the difficulty of activities for adaptive learning
Francisco J. Gallego-Durán, Rafael Molina-Carmona, Faraón Llorens-Largo,
Universal Access in the Information Society
First Online: 13 July 2017

Abstract
An effective adaptive learning system would theoretically maintain learners in a permanent state of flow. In this state, learners are completely focused on activities. To attain this state, the difficulty of learning activities must match learners’ skills. To perform this matching, it is essential to define, measure and deeply analyze difficulty. However, very few previous works deal with difficulty in depth. Most commonly, difficulty is defined as a one-dimensional value. This permits ordering activities, but limits the possibilities of deep analysis of activities and learners’ performance. This work proposes a new definition of difficulty and a way to measure it. The proposed definition depends on learners’ progress on activities over time. This expands the concept of difficulty over a two-dimensional space, also making it drawable. The difficulty graphs provide a rich interpretation with insights into the learning process. A practical case is presented: the PLMan learning system. This system is formed by a web application and a game to teach computational logic. The proposed definition is applied in this context. Measures are taken and analyzed using difficulty graphs. Some examples of these analyses are shown to illustrate the benefits of this proposal. Singularities and interesting spots are easily identified in graphs, providing insights in the activities. This new information lets experts adapt the learning system by improving activity classification and assignment. This first step lays solid foundations for automation, making the PLMan learning system fully adaptive.

Keywords
Difficulty estimation; Difficulty measure; Learning activity; Adaptive learning

Publicado Especial “Educación en Informática sub 18” ReVisión, vol 10, num 2 (2017) 15 junio 2017

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Acaba de salir el último número de ReVisión (Revista de Investigación en Docencia Universitaria de la Informática). Lo tenéis disponible en el quiosco habitual (http://www.aenui.net/ReVision).

En este número especial se trata el tema de la Educación en Informática sub 18 (EI<18).

En este número encontraréis las columnas habituales:

La introducción más los 7 artículos de la sección especial son:

Como siempre, os pedimos que difundáis la revista: aconsejad artículos a vuestros compañeros, difundidla en las redes sociales, poned enlaces a los articulos que más os han gustado…

Esperamos que lo disfruteis.

Joe Miró, Faraón Llorens, Jose Antonio Cruz Lemús (editores)

Improving the expressiveness of black-box models for predicting student performance 26 abril 2017

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Improving the expressiveness of black-box models for predicting student performance
Carlos J. Villagrá-Arnedo, Francisco J. Gallego-Durán, Faraón Llorens-Largo, Patricia Compañ-Rosique, Rosana Satorre-Cuerda, Rafael Molina-Carmona
Computers in Human Behavior
Volume 72, July 2017, Pages 621–631
http://doi.org/10.1016/j.chb.2016.09.001

Abstract
Early prediction systems of student performance can be very useful to guide student learning. For a prediction model to be really useful as an effective aid for learning, it must provide tools to adequately interpret progress, to detect trends and behaviour patterns and to identify the causes of learning problems. White-box and black-box techniques have been described in literature to implement prediction models. White-box techniques require a priori models to explore, which make them easy to interpret but difficult to be generalized and unable to detect unexpected relationships between data. Black-box techniques are easier to generalize and suitable to discover unsuspected relationships but they are cryptic and difficult to be interpreted for most teachers. In this paper a black-box technique is proposed to take advantage of the power and versatility of these methods, while making some decisions about the input data and design of the classifier that provide a rich output data set. A set of graphical tools is also proposed to exploit the output information and provide a meaningful guide to teachers and students. From our experience, a set of tips about how to design a prediction system and the representation of the output information is also provided.

Keywords
Black-box models; Prediction; Student performance; Graphical representation