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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25890
Título : | Descubrimiento de patrones de interacción en cursos MOOC en entornos ONLINE: un enfoque utilizando minería de procesos. Caso de estudio: “Curso de la metodología DICREVOA en Open edX” |
Autor: | Palta Morocho, René Andrés Vázquez Mendoza, Jorge Alberto |
Director(es): | Maldonado Mahauad, Jorge Javier Bermeo Conto, Jorge Luis |
Palabras clave : | Plataformas Interaccion Enseñanza Online Aprendizaje Software |
Fecha de publicación : | 2016 |
Paginación: | 133 páginas |
Ciudad: | Cuenca |
Código Interno : | TS;236 |
Tipo: | bachelorThesis |
Abstract: | Massive Open Online Courses (MOOC) open the opportunity for students around the world to access to high quality content, timeless and flexible. However, many people who enroll in a MOOC fail to finish. This is because, on the one hand, studying in these online environments requires students are able to self-regulate effectively for their learning. On the other hand, current MOOC platforms do not provide enough support for students to achieve finish the courses. In a MOOC, where the heterogeneity of the participants is a constant, self-regulated learning it is key to successfully complete them. But not all students effectively use the various self-regulatory strategies during their learning process. To this is added, the individual preference of each student to learn, that is, their learning style. The aim of this study is to explore the sequence of activities that the participants in a MOOC and determine differences in the sequences of activities among participants with different levels of self-regulation and different learning styles. To achieve this, in this study the logs are analyzed with traces of data from a MOOC course and using process mining techniques combined with self-reports, sequence patterns of student activities are extracted. The findings show that participants with different self-regulatory profiles perform sequences similar but with different intensity, while participants with different learning styles perform sequences different of activities when moving in a MOOC. These results may serve to support future decisions regarding the design of the course and platform. |
Resumen : | Los Cursos Abiertos Masivos y en Línea (Massive Open Online Courses – MOOC en inglés) abren la oportunidad a estudiantes de todo el mundo de acceder a contenidos de calidad, de forma atemporal y flexible.Sin embargo, muchos de quienes se inscriben en un MOOC no logran terminarlo. Este se debe a que, por un lado, estudiar en este tipo de entornos en línea requiere que los estudiantes sean capaces de auto gestionarse de forma efectiva durante su aprendizaje. Por otro lado, las plataformas actuales de MOOC no brindan el apoyo suficiente para que los estudiantes logren terminar los cursos. En un MOOC, donde la heterogeneidad de los participantes es una constante, la autorregulación del aprendizaje es clave para lograr terminarlos con éxito. Pero, no todos los estudiantes utilizan de forma efectiva las distintas estrategias de autorregulación durante su proceso de aprendizaje. A esto se suma, la preferencia individual de cada estudiante para aprender, es decir, su estilo de aprendizaje.El objetivo de este estudio es explorar la secuencia de actividades que realizan los participantes en un MOOC y determinar las diferencias en las secuencias de actividades entre los participantes con distintos niveles de autorregulación y diferentes estilos de aprendizaje. Para lograrlo, en este estudio se analizan loslogs con las trazas de datos de un curso MOOC y utilizando técnicas de minería de procesos junto con autorreportes combinados, se extraen patrones de secuencias de actividades de los estudiantes. Los hallazgos muestran que los participantes con diferentes perfiles de autorregulación realizan secuencias de actividadessimilares, pero con diferente intensidad, mientras que los participantes con distintos estilos de aprendizaje realizan secuencias de actividades diferentes cuando avanzan en un MOOC. Estos resultados pueden servir para apoyar la toma de decisiones futuras con respecto al diseño del curso y de la plataforma. |
Grado Académico: | Ingeniero en Sistemas |
URI : | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25890 |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Pregrado
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