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2012 12 14 (ucm) emadrid pmunozmerino uc3m datos crudo informacion inteligente sistemas e learning plataforma khan academy

  1. 1. De datos en crudo a información inteligente en sistemas de e-Learning: un caso de estudio con laplataforma de Khan Academy Pedro J. Muñoz-Merino pedmume@it.uc3m.es Universidad Carlos III de Madrid
  2. 2. Sobrecarga de datosImagen tomada de http://www.datadial.net/blog/index.php/2011/08/24/why-your-website-isnt-as-fast-as-it-should-be/ 2
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  7. 7. Inversión de la clase:Plataforma Khan Academy 7
  8. 8. Khan Academy: Videos 8
  9. 9. Khan Academy: Ejercicios 9
  10. 10. Khan Academy: Gamificación 10
  11. 11. Khan Academy: Informe por estado de destrezas 11
  12. 12. Khan Academy: Informe por progreso en destrezas 12
  13. 13. Khan Academy: Informe por tiempo en temáticas 13
  14. 14. Khan Academy: Informe por actividad diaria 14
  15. 15. Khan Academy: Informe por detalles de ejercicios 15
  16. 16. Extensión de analítica de Khan Academy Progreso Uso total de la adecuado en la plataforma plataforma Distribución Hábitos entemporal de la Tipo de resoluciónla utilización jugador de de la plataforma ejercicios 16
  17. 17. Extensión de KA: Progresoadecuado en la plataforma● ¿Van los alumnos bien preparados para abordar las clases presenciales? ― Peso de temáticas, videos y ejercicios ― Ver suficientemente los videos ― Resolución correcta de los ejercicios  Se hace al menos 1 ejercicio bien en la temática  Se obtiene la proficiency  Estados intermedios  Depende de la semántica de cada ejercicio (por ejemplo si todos son ejercicios paramétricos) 17
  18. 18. Extensión de KA: Eficiencia 18
  19. 19. Extensión de KA: Uso total en la plataforma● Los que no han conseguido el aprovechamiento, ¿Es porque no han utilizado nada la plataforma o se han esforzado? ― Peso de temáticas, videos y ejercicios ― Uso de videos. Porcentaje que se ha visto ― Uso de ejercicios. Tiempo invertido, número de intentos, etc. 19
  20. 20. Extensión de KA: Gamificación● ¿Los alumnos resuelven ejercicios motivados por los elementos de gamificación? Imagen tomada de http://myengaming.com/2012/05/13/gamification-insights-and-emerging-trends-2/ 20
  21. 21. Extensión de KA: Constancia● ¿Los alumnos son constantes durante su aprendizaje a lo largo de los días? 21
  22. 22. Extensión de KA: Modo de resolución de ejercicios Acceso a un ejercicio ¿Ha resuelto Sí Comportamiento correcto correctamente? No ¿Ha visto videos No Incrementar “evitador de relacionados? videos” (depende número y tipo de videos y tiempo) ¿Ha realizado No Incrementar “evitador de ejercicios previos? ejercicios previos” No Incrementar “evitador de ¿Ha pedido pistas? pistas” ¿Ha invertido No Incrementar “no reflexivo” suficiente tiempo? (depende del tiempo invertido) Sí Comportamiento correcto 22
  23. 23. ConclusionesDatos de Informaciónbajo nivel Transformación de alto nivel mediante procesamiento Visualizador de datos Recomendador Actuador ● Determinar en cada entorno qué se puede inferir ― Limitaciones ● Mejor manera de inferir información ― Incertidumbre de las predicciones: precisión ● Retos de visualización, recomendación, etc. ● Generalización a otros ámbitos 23
  24. 24. De datos en crudo a información inteligente en sistemas de e-Learning: un caso de estudio con laplataforma de Khan Academy Pedro J. Muñoz-Merino pedmume@it.uc3m.es Universidad Carlos III de Madrid

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