Estudio de las gráficas analíticas de un aula virtual de la Facultad de Medicina-Universidad Nacional del Nordeste

• Autores: Pinedo, Ignacio; Villalba, Cecilia; Fernández, María Graciela; Gerometta, Rosana María del Rosario; Vargas Capara, Facundo David
• Año de publicación: 2020
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Docentes Conectados, 2020, vol. 6, no. 3, p. 109-122.
• Materia: Estudiantes; Gráficas analíticas; Moodle; Students; Analytical charts
• Institución: Universidad Nacional del Nordeste

Fil: Pinedo, Ignacio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Medicina; Argentina.
Fil: Villalba, Cecilia. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Medicina; Argentina.
Fil: Gerometta, Rosana María del Rosario. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Medicina; Argentina.
Fil: Vargas Capará, Facundo David. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Medicina; Argentina.
Fil: Fernández, María Graciela. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Medicina; Argentina.
Se define a la analítica de aprendizaje como algoritmos de software que son usados para predecir o detectar aspectos desconocidos del proceso de aprendizaje, basados en datos históricos y el comportamiento actual. Por otra parte, se define a las gráficas analíticas como los diversos métodos de análisis y representación de datos que provienen de un contexto educativo. El objetivo de este trabajo es analizar las gráficas analíticas proporcionadas por la plataforma Moodle de un aula del quinto nivel de la carrera. La información obtenida a partir del análisis apoya los procesos de toma de decisiones con respecto a la mejora de la calidad de la educación superior, ya que, permite el uso de estos datos y otras observaciones adicionales con impacto directo sobre los estudiantes, los docentes y el proceso de aprendizaje. En cuanto a la metodología, se realizó un estudio descriptivo, transversal de un aula virtual de estudiantes que cursaron quinto año de la Carrera de Medicina de la Universidad Nacional del Nordeste durante el año 2019. Como herramienta de recolección y análisis de datos se utilizó Analytics Graphs, un complemento de la plataforma Moodle. Posteriormente, se realizó una base de datos en Excel 2016. En relación a los resultados, se observó la cantidad de accesos por semana al aula virtual y a los diferentes recursos, durante el tiempo del cursado total de la asignatura (20 semanas). Al analizar los gráficos generales, se apreció que hubo semanas con mayor cantidad de accesos, particularmente la 4, 11, 18 y 20. Esto coincide con situaciones especiales, como ser realización y entrega de trabajos prácticos, exámenes parciales y final. También, se analizó individualmente el desempeño de cada estudiante en el entorno virtual y se observó que hubo estudiantes con una cantidad relativamente baja de accesos y uso de recursos, en comparación con otro grupo de estudiantes que presentó mayor cantidad de los mismos. Para finalizar, concluimos que los usos de estas gráficas aportan al conocimiento del progreso académico de los estudiantes, brindando información acerca del rendimiento y ofrecen al docente la posibilidad de ofrecer espacios de retroalimentación y tutorías en aquellos aspectos que los estudiantes requieran un mayor seguimiento. Además, no hay un uso sostenido del aula virtual, coincidiendo con fechas importantes para el estudiante. Consideramos pertinente continuar investigando, particularmente el grupo que registró menor actividad, sobre los motivos y qué recursos fueron utilizados.
Learning analytics is defined as software algorithms that are used to predict or detect unknown aspects of the learning process, based on historical data and current behavior. On the other hand, analytical graphs are defined as the various methods of analysis and representation of data that come from an educational context. The objective of this work is to analyze the analytical graphs provided by the Moodle platform of a classroom of the fifth level of the career. The information obtained from the analysis supports the decision-making processes regarding the improvement of the quality of higher education, since it allows the use of these data and other additional observations with a direct impact on students, teachers and the learning process. Regarding the methodology, a descriptive, cross-sectional study was carried out of a virtual classroom of students who attended the fifth year of the Medicine Degree at the National University of the Northeast during 2019. As a data collection and analysis tool, Analytics was used Graphs, a complement to the Moodle platform. Subsequently, a database was created in Excel 2016. In relation to the results, the number of accesses per week to the virtual classroom and to the different resources was observed, during the time of the total course of the subject (20 weeks). When analyzing the general graphics, it was observed that there were weeks with a greater number of accesses, particularly 4, 11, 18 and 20. This coincides with special situations, such as carrying out and delivering practical work, midterm and final exams. Also, the performance of each student in the virtual environment was analyzed individually and it was observed that there were students with a relatively low number of accesses and use of resources, compared to another group of students who presented a greater number of them. Finally, we conclude that the uses of these graphs contribute to the knowledge of the academic progress of the students, providing information about the performance and offer the teacher the possibility of offering spaces for feedback and tutorials in those aspects that the students require further monitoring. In addition, there is no sustained use of the virtual classroom, coinciding with important dates for the student. We consider it pertinent to continue investigating, particularly the group that registered the least activity, on the reasons and what resources were used.