Modelo Inteligente de Gestión de Aprendizaje, aplicando Técnicas de Learning Analytics para el logro de Competencias educacionales del siglo XXI

Detalles del proyecto

Descripción

Analizar, Diseñar, implementar y evaluar un Modelo inteligente de gestión de aprendizaje personalizado con la capacidad de adaptar los contenidos de aprendizaje de acuerdo a las habilidades del estudiante, utilizando técnicas de analíticas de aprendizajes, para el logro de competencias educativas del siglo XXI.

Descripción de Layman

La necesidad de analizar las interacciones de los estudiantes en entornos virtuales de aprendizaje y las mejoras que ello genera, constituye una realidad cada vez más emergente. Algunas de sus ventajas incluyen la mejora de la toma de decisiones educativas mediante la posibilidad de identificar a los alumnos en riesgo y proporcionar una intervención oportuna para ayudar a los estudiantes a lograr el éxito, la mejora de los diseños instruccionales de los cursos, la optimización de las evaluaciones del aprendizaje, determinación de competencias, el mapeo del Currículum y recomendaciones para la mejora del aprendizaje.

La presente investigación consiste en la aplicación de Learning Analytics (LA) en los procesos de enseñanza-aprendizaje de la plataforma Dirección Universitaria de Tecnologías de Información y Comunicación de la UNSA en las asignaturas generales de la Facultad de Ciencias de la Educación, en la data obtenida se analizaran una serie de indicadores de comportamiento observables y medibles las cuales serán utilizados para predecir el rendimiento académico de los estudiantes basado en el análisis de la conducta de aprendizaje en línea, todo con la finalidad de optimizar el aprendizaje de los estudiantes para el desarrollo de competencias del siglo XXI.

Se propone un modelo para la aplicación Learning Analytics en los cursos virtuales en línea, la cual consta de cinco pasos: recopilación y procesamiento de datos, análisis de correlación de datos, algoritmo de predicción del rendimiento del estudiante, predicción e intervención y optimización del aprendizaje de los estudiantes.

Hallazgos clave

e-learning, analytics, enseñanza, aprendizajes, entornos, virtuales, habilidades, competencias, UNSA, AREQUIPA
EstadoActivo
Fecha de inicio / finalización efectiva31/08/20 → …