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Educational Data Mining: cerrando el círculo del proceso de aprendizaje en entornos virtuales Julià Minguillón Universitat Oberta de Catalunya
Tabla de contenidos ,[object Object]
Educational Data Mining
La UOC como laboratorio
Niveles de análisis
El proyecto MAVSEL
Ejemplo: repositorio institucional
Conclusiones
Trabajo futuro2 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Entornos Virtuales de Aprendizaje Proceso de aprendizaje 3 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Entornos Virtuales de Aprendizaje Analizar Actuar Capturar UI EVA Interacción 4 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Educational Data Mining ,[object Object]
Área reciente de interés creciente:
Learning Analytics and Knowledge (LAK, 1st Ed.)
4th International Conference on EDM
Journal of EDM
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Conjuntos de datos abiertos5 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Objetivos del EDM ,[object Object]
Proporcionar feedback a docentes
Recomendaciones para estudiantes
Predicción del rendimiento de los estudiantes
Modelado de estudiantes
Detección de comportamientos indeseados
Agrupación de estudiantes
Análisis de redes sociales
Desarrollo de mapas conceptuales
Construcción de courseware
Planificación y organizaciónC. Romero, S. Ventura. Educational Data Mining: A Review of the State-of-the-Art. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. 40(6), 601-618, 2010. 6 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Análisis de la interacción N-tuplas: el usuario U accede al servicio S mediante el dispositivo D sobre el objeto O en el momento T con resultado R Paradata: datos sobre un recurso generados durante su uso Análisis realizado mayoritariamente off-line pero toma de decisiones on-line 7 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Construcción del modelo 8 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real EVA dispositivo usuario UI paradata modelo
Técnicas de minería de datos Supervisadas: Clasificación / Predicción Regresión No supervisadas: Clustering Reglas de asociación Reducción de dimensionalidad 9 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Selección de un modelo No existe un “clasificador universal” Aspectos importantes: Número de parámetros (fine-tuning) Coste computacional Actualización on-line / off-line Interpretación Robustez Combinación de modelos -> soluciones ad-hoc SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real 10
Datos educativos Características: Múltiples fuentes Datos no estructurados (p.e. itinerarios) Mayoritariamente categóricos Valores perdidos Imposible asumir independencia / normalidad Distribuciones “longtail” Es necesario adaptar los algoritmos clásicos 11 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Privacidad y seguridad Privacidad: Los usuarios conocen que se recogen datos Anonimización de los datos No identificación de perfiles individuales Atención a colectivos con necesidades especiales El  sistema recomienda, no obliga (poco intrusivo) Seguridad: Manipulación del perfil de usuario “Gaming the system” 12 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
La UOC como laboratorio 1994 -> 200 estudiantes; 2011 -> > 40000 Completamente online / digital Gestión de datos: Servicios informáticos Marketing Área de planificación y evaluación Extracción de datos semi-automatizada Falta de un modelo de datos completo 13 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
Fuentes de datos Logs del sistema: Múltiples servicios / servidores Análisis del contenido: Manual / semi-automático Perfil socio-demográfico Proceso de captación Historial de matrícula Rendimiento académico Encuestas 14 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
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Educational Data Mining: cerrando el círculo del proceso de aprendizaje en entornos virtuales

  • 1. Educational Data Mining: cerrando el círculo del proceso de aprendizaje en entornos virtuales Julià Minguillón Universitat Oberta de Catalunya
  • 2.
  • 4. La UOC como laboratorio
  • 9. Trabajo futuro2 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 10. Entornos Virtuales de Aprendizaje Proceso de aprendizaje 3 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 11. Entornos Virtuales de Aprendizaje Analizar Actuar Capturar UI EVA Interacción 4 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 12.
  • 13. Área reciente de interés creciente:
  • 14. Learning Analytics and Knowledge (LAK, 1st Ed.)
  • 18. Conjuntos de datos abiertos5 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 19.
  • 22. Predicción del rendimiento de los estudiantes
  • 27. Desarrollo de mapas conceptuales
  • 29. Planificación y organizaciónC. Romero, S. Ventura. Educational Data Mining: A Review of the State-of-the-Art. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. 40(6), 601-618, 2010. 6 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 30. Análisis de la interacción N-tuplas: el usuario U accede al servicio S mediante el dispositivo D sobre el objeto O en el momento T con resultado R Paradata: datos sobre un recurso generados durante su uso Análisis realizado mayoritariamente off-line pero toma de decisiones on-line 7 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 31. Construcción del modelo 8 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real EVA dispositivo usuario UI paradata modelo
  • 32. Técnicas de minería de datos Supervisadas: Clasificación / Predicción Regresión No supervisadas: Clustering Reglas de asociación Reducción de dimensionalidad 9 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 33. Selección de un modelo No existe un “clasificador universal” Aspectos importantes: Número de parámetros (fine-tuning) Coste computacional Actualización on-line / off-line Interpretación Robustez Combinación de modelos -> soluciones ad-hoc SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real 10
  • 34. Datos educativos Características: Múltiples fuentes Datos no estructurados (p.e. itinerarios) Mayoritariamente categóricos Valores perdidos Imposible asumir independencia / normalidad Distribuciones “longtail” Es necesario adaptar los algoritmos clásicos 11 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 35. Privacidad y seguridad Privacidad: Los usuarios conocen que se recogen datos Anonimización de los datos No identificación de perfiles individuales Atención a colectivos con necesidades especiales El sistema recomienda, no obliga (poco intrusivo) Seguridad: Manipulación del perfil de usuario “Gaming the system” 12 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 36. La UOC como laboratorio 1994 -> 200 estudiantes; 2011 -> > 40000 Completamente online / digital Gestión de datos: Servicios informáticos Marketing Área de planificación y evaluación Extracción de datos semi-automatizada Falta de un modelo de datos completo 13 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 37. Fuentes de datos Logs del sistema: Múltiples servicios / servidores Análisis del contenido: Manual / semi-automático Perfil socio-demográfico Proceso de captación Historial de matrícula Rendimiento académico Encuestas 14 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 38.
  • 39. ¿Qué hace el usuario cuando se conecta?
  • 40. Nivel de actividad / curso / semestre:
  • 41. ¿Qué hace el usuario en una serie de conexiones?
  • 42. Nivel de grado / lifelonglearning:
  • 43. ¿Cómo avanza el usuario en su carrera académica?15 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 44.
  • 45. Datos y duración de la conexión
  • 50. Análisis de la carga del sistema
  • 52. Adaptación del formato de los contenidos16 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 53.
  • 54. Acceso a diferentes partes del Campus Virtual
  • 56. Plataforma como gestor de correo (25 %)
  • 57. Espacios nunca accedidos (nada bajo scrolling)
  • 58. Rediseño basado en widgets personalizables“Captura y análisis del comportamiento de los usuarios en entornos virtuales de aprendizaje: el Campus Virtual de la UOC”, Tesis presentada por Enric Mor, 16/6/2008 17 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 59.
  • 61. Seguimiento de la evaluación continuada
  • 64. Detección de situaciones de riesgo18 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 65.
  • 66. Basados en IMS Learning Design
  • 67. Sistema de recomendación de itinerarios
  • 68. Perfiles de usuario: test inicial + intereses
  • 69. Datos de seguimiento + rendimiento académico
  • 70. Relación entre itinerario y rendimiento“La especificación IMS-LD para la descripción formal de itinerarios formativos adaptativos”, Tesis presentada por Ana-Elena Guerrero, 5/4/2011 19 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 71.
  • 72. Ejemplo: nivel de grado Definición de abandono (educación on-line): Pre-requisitos y co-requisitos sólo cómo recomendaciones Normativa de permanencia muy laxa Los estudiantes toman “descansos” de uno o más semestres consecutivos Definición de abandono oficial no compatible Diferencias por programa / estudios Perfil del estudiante que abandona 21 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 73.
  • 75. Desde 1/1/2011 hasta 31/12/2013
  • 77. Identificación de escenarios educativos relevantes
  • 78. Literature review sobre Data Mining in E-Learning22 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 79. MAVSEL Objetivos: Identificación de la interacción en escenarios educativos: Modelo conceptual de datos generados (paradata) Estándares y especificaciones Una nueva variable: dispositivos móviles Selección de técnicas de minería de datos Integración en herramientas de software libre Piloto: mejora del repositorio institucional 23 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 80. Escenarios Educativos Definición: espacio (virtual / blended) donde confluyen usuarios, servicios y contenidos Se recogen datos de la interacción generada durante el proceso de aprendizaje ¿Cómo “actúan” los usuarios en el escenario? ¿Cuáles son los puntos débiles del escenario? 24 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 81. Planteamiento Conocer mejor a los usuarios: “Tú no eres el usuario” Conocer mejor el propio escenario educativo Mejora de un escenario educativo mediante: Perfiles de usuario -> Personalización Sistemas de recomendación Esquemas de reputación Visualización de la interacción 25 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 82. Ejemplos de escenarios Curso en Moodle Aula virtual UOC Grupo en Facebook Seguimiento de un evento en twitter Compartir recursos mediante delicious Repositorio institucional Sistema de recomendación de matrícula … 26 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 83. El modelo SIOC 27 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real SemanticallyInterlinked Online Communities
  • 84. Ejemplo: repositorio institucional Basado en tecnología DSpace Modelo de metadatos: Dublin Core (q) Tres áreas: Docencia Investigación Institucional Gestionado por la Biblioteca pero los usuarios pueden “auto-archivar”, la Biblioteca valida 28 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 85. O2 http://openaccess.uoc.edu Creado en Marzo de 2010 Más de 2100 documentos en abierto (↑↑↑) Mandato institucional desde Noviembre 2010 Pero… (curso a personal docente colaborador): 40 personas, ninguna conocía / usaba el repositorio Algunas de ellas incluso tenían documentos (p.e. TFC) … aunque gran interés por utilizarlo SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real 29
  • 86.
  • 89. Autor
  • 91. Resultados en orden ascendente / descendente
  • 92. Listado de recursos recientemente subidos
  • 93. Descarga del contenido seleccionado30 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 94.
  • 95. Preservación (conservar la momia)
  • 98. Poco uso por parte de usuarios finales (profesores / estudiantes / público en general)
  • 99. Falta de integración en el proceso de aprendizaje
  • 100. Interfaz de usuario poco amigable
  • 101. Materiales docentes que no acaban de encajar31 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 102. Perspectiva docente El repositorio institucional es un mero sistema de gestión de documentos, no es parte del proceso de aprendizaje Ningún estudiante buscará por fecha o autor No todos los recursos tienen un título claro Recursos de granularidad y tipología diversas Las palabras clave no están estructuradas El rol del estudiante es completamente pasivo SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real 32
  • 103. Nuevos servicios Añadir comentarios Valorar Marcar como favorito Compartir / “re-publicar” un recurso Etiquetar un recurso Subscripción a un recurso Recursos interesantes / relacionados Búsqueda facetada Promover navegación sobre búsqueda 33 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 104. Esquemas de reputación Respecto a los recursos: Recurso más accedido / con más actividad Recurso mejor valorado Respecto a los usuarios: Usuario más activo Usuarios “expertos” (aprendizaje P2P) 34 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 105. Sistemas de recomendación Respecto a los recursos: Recursos más “cercanos”: Implícitamente: dc.relation Explícitamente: descripción similar Otros recursos visitados (p.e. Amazon) Respecto a los usuarios: “Colegas” Expertos 35 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 106. Búsqueda facetada Huir de búsquedas tipo Google Búsqueda por diferentes parámetros al mismo tiempo (filtrado) Contextualizada: Perfil del usuario Dispositivo de acceso / uso previsto Calendario académico Mejor 5 recursos realmente útiles que 50 36 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 107. Interfaz de usuario Adaptada al perfil del usuario Uso de taxonomías y vocabularios Vínculo entre recursos y competencias Resultados ordenados por interés Recursos relacionados Potenciar la navegación Incluir los nuevos servicios Recordar el historial de búsquedas SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real 37
  • 108. Conclusiones Evaluar el proceso de aprendizaje, no tan solo el resultado final Proceso de mejora continua del escenario educativo Incrementar el conocimiento sobre los estudiantes Es necesario recoger y preparar los datos Faltan herramientas de propósito general 38 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 109. Trabajo futuro Calendario del proyecto MAVSEL: Añadir servicios al repositorio institucional Recoger datos durante un semestre Construir esquemas de reputación / sistemas de recomendación Evaluar y repetir Extender el modelo SIOC Mejorar la construcción de modelos para EDM 39 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real
  • 110. Muchas gracias! Contacto: jminguillona@uoc.edu twitter/@jminguillona http://mavsel.blastgroups.com http://personal.uoc.edu/MAVSEL CC-BY-NC-SA 40 SPDECE 2011, 15-17 de Junio, Ciudad Real