{"id":1402,"date":"2015-07-08T22:15:04","date_gmt":"2015-07-08T22:15:04","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/?p=1402"},"modified":"2015-09-10T08:23:50","modified_gmt":"2015-09-10T08:23:50","slug":"sistema-de-prediccion-para-la-asistencia-en-el-seguimiento-del-aprendizaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/2015\/07\/08\/sistema-de-prediccion-para-la-asistencia-en-el-seguimiento-del-aprendizaje\/","title":{"rendered":"Sistema de Predicci\u00f3n para la Asistencia en el Seguimiento del Aprendizaje"},"content":{"rendered":"

Sistema de Predicci\u00f3n para la Asistencia en el Seguimiento del Aprendizaje<\/strong>
\nCarlos J. Villagra\u0301-Arnedo, Francisco J. Gallego-Dura\u0301n, Rafael Molina-Carmona y Farao\u0301n Llorens-Largo
\nDepartamento de Ciencia de la Computacio\u0301n e Inteligencia Artificial<\/a>
\nUniversidad de Alicante<\/a><\/p>\n

XXI Jornadas sobre la Ense\u00f1anza Universitaria de la Inform\u00e1tica<\/em> (JENUI 2015<\/strong>)
\nAndorra La Vella, 8, 9 y 10 de Julio de 2015
\nLa Salle Open University
\nhttp:\/\/jenui2015.uols.org<\/a>
\nAcceso a las Actas<\/a><\/p>\n

Acceso al documento en RUA<\/a><\/p>\n

Acceso a trav\u00e9s de UPCommons<\/a><\/p>\n

Resumen
\nEl objetivo final de cualquier modelo docente es maximizar los resultados de aprendizaje de cada estudiante. A este objetivo, poco contribuye un proceso de ensen\u0303anza-aprendizaje de talla u\u0301nica, basado en una evaluacio\u0301n u\u0301nicamente informativa, limitada a unos pocos aspectos y que se realiza al final del proceso, cuando ya no hay tiempo de reaccio\u0301n. Frente a esta situacio\u0301n, proponemos un modelo basado en una formacio\u0301n adaptativa, sustentado por un sistema de evaluacio\u0301n formativa, progresiva y predictiva, que permita detectar las carencias a tiempo y atenderlas de inmediato.
\nNuestra aportacio\u0301n en este sentido es una herramienta automa\u0301tica y predictiva de apoyo a la evaluacio\u0301n, que permite a los profesores seguir el desarrollo formativo de los estudiantes y, al mismo tiempo, proporciona una autoevaluacio\u0301n que sirve para mejorar la percepcio\u0301n de progresio\u0301n de los propios estudiantes. La herramienta parte de un sistema instruccional gamificado utilizado desde hace 6 an\u0303os (PLMan), recolecta un conjunto de datos de uso de este sistema y realiza un ana\u0301lisis de los mismos mediante te\u0301cnicas de Machine Learning. A partir de los resultados parciales de este ana\u0301lisis, obtenidos durante el peri\u0301odo acade\u0301mico, es capaz de realizar una prediccio\u0301n del rendimiento del estudiante y una proyeccio\u0301n de su progreso futuro, presentando los resultados a trave\u0301s de unas interfaces muy simples.
\nEl sistema nos permite alcanzar un doble objetivo: por un lado, facilita al profesor una herramienta para realizar un seguimiento muy exhaustivo de la progresio\u0301n de sus estudiantes sin que esto suponga un incremento importante de su carga de trabajo y, por otro lado, los estudiantes obtienen una retroalimentacio\u0301n inmediata de su progresio\u0301n, lo que contribuye a su motivacio\u0301n y a la posibilidad de enmendar sus errores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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