UNIR crea una aplicación que facilita un seguimiento más eficiente del alumnado

El proyecto de investigación de UNIR, A4Learning (http://bit.ly/A4Learning2), desarrollado dentro del Plan Propio de Investigación financiado por el Vicerrectorado de Investigación y Tecnología (UNIR Research; //research.unir.net) se convierte en el primer proyecto de investigación y transferencia de UNIR (http://unir.net). 

El proyecto de investigación A4Learning, financiado íntegramente por UNIR, ha desarrollado una aplicación software (uR-Tutor) que recoge datos del comportamiento de los alumnos en el gestor de aprendizaje los analiza y compara con los provenientes de anteriores ediciones. La combinación entre técnicas de análisis de datos y de visualización de la información permite establecer patrones de uso para un mejor seguimiento académico.

• uR-Tutor se basa en la analítica de datos para ayudar al profesor y al estudiante a reflejar su progreso

• A4Learning se convierte así en el primer proyecto de innovación y transferencia de UNIR

Daniel Burgos, investigador principal del proyecto, ha explicado que “después de dos años de trabajo se pone a disposición de los profesores y tutores de la Universidad, en un primer paso, en todos los programas de Posgrado de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de UNIR (http://esit.unir.net), que se desarrollan en la plataforma Sakai”.

Según, Luis de la Fuente, co-director del proyecto e investigador del grupo Telsock (//research.unir.net/telsock) dependiente de UNIR Research, “el objetivo es que el profesor tenga una visión de cómo evoluciona un grupo de alumnos, para analizar cómo mejorar la tutorización y la motivación de sus alumnos”.

 Minería de datos y Visualización de información

De la Fuente, afirma que, de acuerdo a las pruebas piloto desarrolladas, la información ofrecida por esta herramienta “es de gran utilidad para el profesor a la hora de seguir el proceso de aprendizaje”. Se trata de facilitar el análisis visual de la información obtenida mediante la minería de datos “el procesado de estos datos facilita mucho la extracción de conclusiones al tiempo que se mantiene la capacidad resolutiva del docente”, explica.

uR-Tutor es capaz de agregar la información por aula y por estudiante y la compara con otros datos. De esta manera, si un alumno está completando las tareas y actividades siguiendo el patrón de un grupo anterior, el profesor sabrá si está actuando como aquellos que obtuvieron mejores calificaciones previamente, o no. Esto permite que el profesor identifique unas pautas, con objeto que pueda aplicar las medidas de apoyo y supervisión necesarias.

Los siguientes pasos para el proyecto, según Burgos, serán “ampliar los objetivos sobre comportamiento del usuario y analítica, incluyendo también una fase de evaluación metodológica y pedagógica, que desarrollaremos a lo largo de 2015-2016”.

En el proyecto A4Learning ha trabajado un equipo formado por Daniel Burgos, Luis de la Fuente, Lissete García, y Rubén González, además ha contado con el apoyo en la conceptualización de Abelardo Pardo, profesor de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y de la Información de la Universidad de Sydney, Australia.

Referencia bibliográfica:

De-la-Fuente-Valentín, L., Pardo, A., López, F., & Burgos, D. (2015). A Visual Analytics Method for Score Estimation in Learning Courses. Journal of Universal Computer Science, 21(1), 134–155.

Más información:

UNIR Research

Unidad de Cultura Científica y de la Innovación (UCC+i)

Research.ucc@unir.net //research.unir.net/

Carlos Fernández-Alameda