La mejora del aprendizaje en AVAs aplicando analítica del aprendizaje

Autores
Benchoff, Delia Esther; Gellon, Ivonne; Lazurri, Guillermo; Huapaya, Constanza Raquel; Borgnia Giannini, Erik; Gutierrez, Matias H.
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Los ambientes virtuales de aprendizaje (AVAs), reúnen gran cantidad de datos sobre los estudiantes, los cuales son difíciles de analizar manualmente, por lo que se necesitan herramientas y métodos que contribuyan a explorar y aprovecharlos en pos de mejorar el aprendizaje de los usuarios. La Analítica del Aprendizaje (AA) se enfoca en la toma de decisión apoyada en datos, e integra las dimensiones técnicas y pedagógicas del aprendizaje mediante la aplicación de modelos predictivos. Con los avances de AA, especialmente de las técnicas de Machine Learning, puede mejorarse la personalización y adaptación del aprendizaje en AVAs. Los aspectos a enriquecer en la adaptación son: estilos de aprendizaje, estados cognitivos, evaluaciones de proceso y finales, retroalimentación y materiales instruccionales. Las universidades buscan predecir el rendimiento de los estudiantes para minimizar el abandono de sus estudios. La exploración de la personalización avanzada será usada para indagar y corregir las fallas académicas.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Aprendizaje personalizado
Analítica del aprendizaje
Ambiente virtual de aprendizaje
Ingeniería informática
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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