Examinando por Autor "Castillejo Camacho, David"

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    Análisis del Abandono desde la perspectiva de los foros
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial, 2022-06-01) Castillejo Camacho, David; Rodrigo Yuste, Álvaro
    La educación a distancia se ha consolidado en los últimos años como un método de enseñanza presente en todos los niveles a partir de la educación primaria. Este modo de aprendizaje se ha consolidado y expandido de forma más intensa a causa de la situación de pandemia vivida durante los años 2020 y 2021. Existen multitud de disciplinas de estudios, oficiales o no, que optan por esta modalidad para impartir contenidos y valorar los resultados del aprendizaje. Dentro de este campo, la Universidad Nacional de Educación Distancia con más de 50 años de experiencia ha sido pionera en la modalidad eLearning. Dentro de los cursos virtuales de cada asignatura, los foros de alumnos de la UNED constituyen una herramienta de estudio en la que los alumnos comparten dudas, y participan dando respuestas y generan nuevos contenidos sobre los temas de cada asignatura siendo en sí mismos una nueva fuente de bibliografía añadida a la propuesta por el equipo docente. Además, el equipo docente puede proponer cuestiones que promuevan profundizar en aspectos importantes de la materia que se imparte. El estudio de la calidad de las aportaciones de los estudiantes, tanto a la hora de proponer preguntas y nuevos temas de debate como cuando se trata de dar respuesta a las cuestiones planteadas por los compañeros puede suponer un retorno de información muy valioso para la mejora de la actividad docente y la oferta formativa. La interacción de los alumnos dentro de cada curso virtual y en concreto la interacción entre alumnos y de alumnos con profesores queda registrada y compone una información con la que no se suele contar para la modalidad de educación presencial. Mediante las técnica de análisis recogidas bajo el nombre de learning analytics y educational data minning se estudian los datos extraídos de las comunicaciones dentro de los foros para inferir resultados como el abandono temprano de una asignatura o la calificación del alumno. Existen numerosos motivos por los que un alumno puede abandonar el estudio de una asignatura, la detección temprana del abandono puede ayudar en la tarea docente para la consecución de los objetivos educativos de los Grados y Masters, así como a los propios alumnos a conocer su propia situación. El objeto de este Trabajo Fin de Master es analizar, en base a las participaciones en los foros de estudiantes de la UNED, el abandono y las distribuciones en las calificaciones de las asignaturas de la UNED. Para este estudio se ha partido de una asignatura de tercero del grado de informática. Más concretamente, en este trabajo se van a realizar predicciones de las notas y posibles abandonos de los alumnos. Estas predicciones estarán basadas en modelos de Aprendizaje Automático y para ello, se analizarán los mensajes escritos en los foros mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Como resultado del análisis de los datos, por un lado, vemos que la participación en los foros influye en la calificación final ya que el 84.6% de los alumnos que participan, se presentan en alguna de las convocatorias y el 68.3% aprueban. Por otro lado, en los ensayos realizados se concluye que con los métodos utilizados sobre el conjunto de datos suministrado, no se puede identificar con precisión a los alumnos que abandonan o suspenden la asignatura. Afecta especialmente el hecho de tener un conjunto de datos de entrenamiento fuertemente desbalanceado.