04-001-ES El futuro del aprendizaje

Uso de análisis de aprendizaje para predecir el rendimiento de los estudiantes en cursos moodle. En este estudio, Tlili et al. investigaron el uso de la analítica del aprendizaje para predecir el rendimiento de los estudiantes en cursos de Moodle. Los autores utilizaron técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para identificar patrones en las actividades e interacciones de aprendizaje de los estudiantes y utilizar esta información para predecir su rendimiento académico. El estudio utilizó datos de estudiantes que participaban en cursos en línea basados en Moodle y recopiló distintos tipos de información, como el número de veces que se accedió a los recursos de aprendizaje, el tiempo dedicado a las tareas y los resultados de pruebas y ejercicios. Los autores desarrollaron un modelo predictivo basado en estos datos y evaluaron su precisión a la hora de predecir el rendimiento de los estudiantes. Los resultados mostraron que el modelo era capaz de predecir el rendimiento de los estudiantes con un alto grado de precisión y, por tanto, de identificar a los estudiantes con posibles dificultades de aprendizaje en una fase temprana. El estudio muestra el potencial de los análisis de aprendizaje basados en IA para identificar y apoyar a los estudiantes con dificultades de aprendizaje. Mediante el aprendizaje automático y la extracción de datos, estos sistemas pueden ayudar a identificar a los alumnos con dificultades de aprendizaje en una fase temprana y ofrecerles intervenciones específicas para mejorar su rendimiento escolar. _______________ Tlili, A., Essalmi, F., Jemni, M., & Kinshuk (2016). Using learning analytics to predict students' performance in moodle courses. In 2016 IEEE 16th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT) (pp. 299-300). IEEE.

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