Modelos de predicción para analítica del apredizaje: Course Signals

Course Signals (CS) es un sistema de analítica del aprendizaje,  que permite el éxito del estudiante en la facultad para proporcionar retroalimentación significativa al estudiante basado en modelos predictivos. La premisa detrás de CS es bastante simple: Utiliza la gran cantidad de datos que se encuentran en una institución educativa, incluyendo los datos recogidos por las herramientas de instrucción, para determinar en tiempo real que los estudiantes podrían estar en riesgo, parcialmente indicado por su esfuerzo dentro de un curso.

Signals tiene cuatro componentes

  • El rendimiento, medido por el porcentaje de cantidad de puntos en curso hasta la fecha
  • El esfuerzo, tal como se define por la interacción BlackBoard LMS de Purdue, en comparación con los estudiantes compañeros;
  • El historial académico previo, incluyendo la preparación académica, GPA de escuela secundaria, y resultados de las pruebas estandarizadas (Extraído con tecnicas de Datamining y Bidgata)
  • Las características del estudiante, tales como la residencia, edad o créditos intentados.

El ayudar a un estudiante a integrarse académicamente a la institución es la clave de Signals, que  ayuda a promover la integración de varias maneras.

  • Permite a los miembros de la facultad enviar correos electrónicos personalizados a los estudiantes que contienen información acerca de su rendimiento actual en un curso dado.
  • Los miembros de la facultad, pueden animar a los estudiantes a visitar usar varios recursos de ayuda o realizar actividades que contribuyen a que el estudiante se integre plenamente con la institución.
  • Emplea la analítica del alumno para permitir la integración de datos en tiempo real del rendimiento de los estudiantes, la interacción con el LMS, la información demográfica y el historial académico.

Los resultados del algoritmo SSA, se muestra una señal en rojo, amarillo o verde en la página principal del curso de un estudiante. Una luz roja indica un alta probabilidad de no tener éxito; luz amarilla indica que un potencial problema esta sucediendo y una señal verde demuestra un alta probabilidad de tener éxito en el curso. El algoritmo genera un indicador riesgo-curso específico para cada estudiante basado en el rendimiento, el comportamiento basado en pares, y datos de preparación educativa. Los instructores pueden intervenir a tiempo y brindar a los estudiantes una oportunidad realista de adaptar su comportamiento.

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Resultados

El otoño del 2007, 2008 y 2009, se compararon las cohortes de principiantes con una lista de todos los participantes de CS en la Universidad Purdue,  para determinar que estudiantes usan CS o no en sus cursos. Cada semestre, los estudiantes en cada cohorte, presentan retención o una conducta de salida.  La tasa de retención se calcula sumando los estudiantes que todavía están inscritos y que se han graduado y dividiendo esa suma por el número total de estudiantes por primera vez a tiempo completo en el cohorte original.

Los alumnos que comenzaron en Purdue 2007 (Tabla 1), 2008 (Tabla 2), y 2009 (Tabla 3) y participado en al menos un curso con CS,  son retenidos en tasas significativamente más altas que sus compañeros que no tenían clases con CS durante el mismo semestre. Además, los estudiantes que tienen dos o más cursos con CS se mantienen constantemente a tasas más altas que las que tenían sólo uno o ningún curso con CS.

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Futuros retos para Course Signals

  • La adquisición de datos de diversas fuentes (Social Networks Analysis, Video, etc.)
  • Gestión dinámica de data
  • Privacidad de los estudiantes.
  • Falta actual de las mejores prácticas. (Intervenciones)
  • El rol de TI en análisis académicos.
  • Analítica como herramienta de retención y el potencial de ahorro de dinero.
  • Las ventajas de un sistema propio en comparación con el software comercial.

Fuente: Course signals at Purdue: using learning analytics to increase student success – KE Arnold

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