2010-11-12 (uc3m) emadrid emartin urjc aprendizaje movil ingenieria informatica
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2010-11-12 (uc3m) eMadrid Estefanía Martín Barroso Universidad Rey Juan Carlos Aprendizaje móvil en Ingeniería InformáticaTRANSCRIPT
1
Aprendizaje móvil en Ingeniería Informática
Estefanía Martín [email protected]
http://www.escet.urjc.es/~emartin
m-learning: la educación en tu bolsillo
2
Participantes
� Estefanía Martín - URJC� Rosa Mª Carro – UAM� Pilar Rodríguez - UAM� Alvaro Ortigosa – UAM� Pablo A. Haya – UAM� Alan Dix – Lancaster University - UK
3
Contenidos� Motivación y objetivos� Mecanismo de recomendación
� Información� Funcionamiento
� Implementación� Representación de la información� Facilidades a los autores� Sistema
� Evaluación� Recomendaciones� Encuesta
� Conclusiones� Trabajo actual
4
Motivación I� Rápida evolución de las redes inalámbricas� Tipos diferentes de dispositivos:
� Ordenadores personales, portátiles,...� Dispositivos móviles: PDAs, teléfonos, ...
� Ritmo de vida frenético:� Realizar actividades pendientes
� Posibilidad de realización de actividades a través de Internet:� Desde cualquier lugar� En cualquier momento� Utilizando distintos dispositivos
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
5
� Recomendación de actividades, adaptación de espacios de trabajo
� En función de:� Tareas a realizar� Características del usuario y acciones� Contexto: localización, tiempo y dispositivos disponibles
� Útil � Sistemas de Recomendación basados en el contexto:� A cada usuario en cada situación� Además, distintas recomendaciones
� Mismo usuario, distintos contextos� Distintos usuarios, contextos iguales
Motivación IITRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
6
Objetivo
� Facilitar la creación de entornos:� Recomendar actividades individuales o colaborativas
a cada usuario en cada momento en función de:� Características personales y preferencias� Acciones� Contexto actual
� Dar soporte a la realización de las mismas:� Generación de espacios de trabajo adecuados
� Mecanismo de recomendación general para distintas áreas de aplicación + facilidades autores
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
7
Esquema generalTRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
USUARIOS
Entornos y Actividades
E FD
CBA
G H I
Criterios de Recomendación y Adaptación
Contenidos
AU
TO
RE
S
Actividades y Espacios de Trabajo
Reglas
Acciones Usuarios
Mecanismo de Recomendación
8
Mecanismo de RecomendaciónInformación
� Para poder realizar la recomendación de actividades y adaptación de espacios de trabajo es necesario almacenar y gestionar información sobre: � Usuarios y grupos� Actividades� Contenidos multimedia y herramientas � Criterios de recomendación y adaptación
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
9
Modelo de Usuario
� Información personal:� Datos personales: nombre, dirección, dirección de correo
electrónico, teléfono móvil, etc.� Características personales: idioma, edad, nivel de
conocimientos previo, estilo de aprendizaje, etc.� Preferencias: tipo de información deseada, objetivos, etc.
� Acciones: actividades realizadas, resultados obtenidos, tiempo dedicado, orden de realización, etc.
� Contexto: � Localización física� Tiempo disponible� Dispositivo utilizado
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
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Rasgos de Adaptación
� Valores discretos� Intervalos de valores numéricos
general, detalladapreferencia_general
español, inglésidioma
[0,100]% aciertos en ejercicios
secuencial, globalestilo_aprendizaje_dim4
sensorial, intuitivoestilo_aprendizaje_dim3
visual, verbalestilo_aprendizaje_dim2
activo, reflexivoestilo_aprendizaje_dim1
básico, avanzadoconocimiento
nuevo, repetidorprocedencia
[0,∞)tiempo
pc, pda, portátil, teléfonodispositivo
casa, clase, laboratorio, otros, cualquieralugar
Posibles ValoresRasgo
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
11
Entorno� Características generales:
� Idiomas a los que se dará soporte en el entorno � Descripción del entorno en los distintos idiomas � Rasgos a considerar para la recomendación y adaptación� Actividades a realizar
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
[0,1440]tiempo
pda, portatil, pc, telefonodispositivo
casa, clase, laboratorio, otroslugar
BooleA, BA_Theo, BA_Sim, BA_Example, BA_Mat, BA_Circuits, BA_Build_Circuits, BA_Operations, BA_Gates, Test_Práctica1, BA_And, BA_Or, BA_Nand, BA_Not, BA_Xor, Set_Tests,Set_Exers
Actividades
visual, verbalLS
básico, avanzadoconocimiento
Rasgos
Algebra de Boole, Boolean AlgebraDescripciones
español, inglésIdiomas
VALORESCARACTERÍSTICA
12
Actividades� Unidad básica del entorno� Consta de:
� Identificador� Descripción� Tipo:
� Leer teoría
� Observar ejemplos
� Interactuar con simulaciones
� Ejercicio tipo test
� Ejercicio de rellenar espacios en blanco
� Fecha de inicio/finalización (si procede)� Tiempo mínimo/máximo de realización (si existe)
� Realizada a través de un espacio de trabajo
� Repasar
� Tarea colaborativa
� Enviar / recibir mensajes
� Reunión / tutoría
� ...
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
13
Espacios de trabajo
� Una misma actividad, distintos contenidos:� Características de los usuarios (estilos de
aprendizaje, experiencia)� Dispositivo utilizado
� Un mismo contenido, distintas actividades
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
14
Esquema general
Modelo de usuario Modelo de grupo
Generador de Espacios de
Trabajo
Contenidos
y
Herramientas
Reglas de
Espacios de Trabajo
Colaborativos
RECOMENDACIÓN BASADA EN INFORMACION DE OTROS USUARIOS
Reglas de RecomendaciónG
EF
DCBA
Gestor de Actividades
Actividades y
Conjuntos de Actividades
RECOMENDACIÓN BASADA EN REGLAS
GE FDCBA
GE FDCBA
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
� �
� �
�
15
Recomendación Basada En Reglas
Modelo de usuario Modelo de grupo
RECOMENDACIÓN BASADA EN REGLAS
FiltroEstructural
Filtro general de contexto
GE FDCBA
GE FDCBA
GE FDCBA
FiltroIndividual
Reglas de Recomendación
Estructurales Filtros Generales Restricciones Individuales
G
E
F
D
C
B
AGestor de
Actividades
Actividades
y
Conjuntos de Actividades
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
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Recomendación basada en Reglas – Condiciones
� Condiciones de Activación:� Si no existen, la regla se aplicará siempre� Si existen, la regla se aplicará si se cumple la
condición
� Criterios relacionados con:� Rasgos personales del usuario� Contexto� Acciones previas� ...
� Tipos:� Simples� Compuestas: Operadores lógicos (“Y”, “O” y “NO”)
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
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Reglas Estructurales I
� Recomendación basada en organización y relación entre las actividades � Agrupación de actividades en otras compuestas� Guía de navegación (flexible o directa)� Interdependencias
� Especificación:� Actividad compuesta� Actividades que forman la actividad compuesta� Modo de realización: secuencial - flexible� Condición de activación (si existe):
� Otras actividades
� Características personales de los usuarios / contexto
� Basadas en las reglas de adaptación de sistema Tangow
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
18
Reglas Estructurales
BA_Theo, BA_Example, BA_Sim, BA_Build_Circuits
BooleAflexibleprocedencia=repetidor�
BA_Intro , BA_Theo, BA_Example, BA_Sim,BA_Build_Circuits
BooleAdirectaprocedencia=nuevo�
SubactividadesActivityGuíaCondición de ActivaciónId
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
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Filtros Generales de Contexto
� Recomendación basada en tipos de actividades más adecuados para cada contexto� Puede variar según tipos de usuarios
� Condición de activación:� Contexto de los usuarios� Características personales (si se desea)
MensajesNolugar = clase�
RepasoMaterial
Sí(conocimiento_previo =básico) Y (tiempo<30) O
(conocimiento_previo =avanzado) Y (tiempo<15)
�
TipoRecCondición de ActivaciónId
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
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Reglas de Requisitos Individuales
� Recomendación basada en restricciones de realización de actividades concretas:� Características personales de los usuarios o del grupo� Realización previa de otra/s actividad/es� Fecha de inicio� Contexto de los usuarios� Etc.
BA_Operationstiempo>=10�
Lab_Test1(lugar = laboratorio) Y (fecha=2008.05.20 15:00)�
ActividadCondición de ActivaciónId
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
21
Esquema general
Modelo de usuario Modelo de grupo
Generador de Espacios de
Trabajo
Contenidos
y
Herramientas
Reglas de
Espacios de Trabajo
Colaborativos
Reglas de RecomendaciónG
EF
DCBA
Gestor de Actividades
Actividades y
Conjuntos de Actividades
RECOMENDACIÓN BASADA EN INFORMACION DE OTROS USUARIOS
RECOMENDACIÓN BASADA EN REGLAS
GE FDCBA
GE FDCBA
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
� �
� �
�
22
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
Recomendación basada en Información de otros usuarios I
� ¿Y si no hay información sobre la adecuación de una actividad?
� Solución: Recomendación basada en acciones de otros usuarios. Modelos de Markov
23
Recomendación basada en Información de otros usuarios II
RECOMENDACIÓN BASADA EN INFORMACION DE OTROS USUARIOS
Clasificadorde
Usuarios
Buscadorde
RecomendacionesGE FDCBA
GE FDCBA
Grafosde
recorridos
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
Modelo de usuario Modelo de grupo
24
Recomendación basada en información de otros usuarios III
� Clasificación de usuarios según rasgos de adaptación:� Vector de atributos con rasgos personales + contexto� Ejemplo:
� Estilo de aprendizaje (sensorial, intuitivo) y dispositivo (PC/portátil, PDA)
� Clasificación:� Clase 1: sensorial + PC/portátil� Clase 2: sensorial + PDA� Clase 3: intuitivo + PC/portátil� Clase 4: intuitivo + PDA
� Para cada clase, obtener grafo de recorrido de actividades:� Nodos: Actividades que forman parte del entorno� Arcos: Probabilidad de realizar una actividad después de otra
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
25
Recomendación basada en información de otros usuarios IV
� Proceso de recomendación:� Tipo de usuario involucrado� Última actividad realizada (origen)� Actividad sobre la que se desea obtener información
(destino)� Grafo de recorridos entre actividades de usuarios
similares � Probabilidad (P) de realizar la actividad destino desde
la origen con respecto a cada una de las posibles actividades destino:� si P ≥ 30% � recomendada� si P < 30% � disponible pero no recomendada
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
26
Recomendación basada en información de otros usuarios V
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
� Procesamiento de datos dinámicos almacenados en logs de CoMoLE, consultando:� Orden de realización de actividades� Contexto de los usuarios cuando las realizaron� Características personales
� Salida: � Ficheros con información sobre la interacción de
distintos tipos de usuarios (distintas clases)� Número de usuarios clasificados en cada clase� Recorridos de actividades realizadas por los usuarios
de cada clase
27
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
Recomendación basada en información de otros usuarios VI
José
BooleA
BA_Theo
NO RECOMENDADAS
BA_Sim
BA_Gates
BA_And
DISPONIBLES
Coleccion_Tests
Coleccion_Exers
BA_Or
BA_Not
BA_Build_Circuits
Test_Practica1
BA_Operations
NO DISPONIBLES
BA_Nand
BA_Xor
Review
RECOMENDADAS
BA_Mat
Colección_Tests
Colección_ExersBA_Gates
BA_Theo
100%100%
10%
5%
95%
90%
BooleA
BA_Theo
BA_Sim
Coleccion_Tests
Coleccion_Exers
NO RECOMENDADAS
BA_Gates
BA_And
BA_Or
BA_Not
BA_Build_Circuits
Test_Practica1
BA_Operations
NO DISPONIBLES
BA_Nand
BA_Xor
Review
RECOMENDADAS
BA_Mat
28
Esquema general
Modelo de usuario Modelo de grupo
Generador de Espacios de
Trabajo
Contenidos
y
Herramientas
Reglas de
Espacios de Trabajo
Colaborativos
Reglas de RecomendaciónG
EF
DCBA
Gestor de Actividades
Actividades y
Conjuntos de Actividades
RECOMENDACIÓN BASADA EN INFORMACION DE OTROS USUARIOS
RECOMENDACIÓN BASADA EN REGLAS
GE FDCBA
GE FDCBA
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
� �
� �
�
29
Implementación
� CoMoLE (“Context-based Adaptive Mobile Learning Environments”):� Recomendación actividades individuales y
colaborativas� Realización actividades:
� Generación de espacios de trabajo
� Usuarios y grupos:� Características� Acciones� Contextos
� Datos almacenados en ficheros XML
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
30
Entrada y Petición de DatosTRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
31
Generación de Espacios de Trabajo
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
1111
3333
2222
32
Generación de Espacios de Trabajo
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
Estefanía Martín Barroso
33
Generación de Espacios de Trabajo
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
34
Casos de Estudio. Características I
� Asignaturas:� Estructura de Datos y de la Información I (EDI1):
� 1/3 del temario – EDs y programación en lenguaje C
� Fecha del examen final: 6 de Junio
� Sistemas Operativos I (SO1): � 1 de 9 Temas – “Gestión de Memoria”
� Fecha del examen final: 23 de Junio
� Características generales:� A disposición una semana antes del fin de clases� Temas explicados en clase previamente � Uso voluntario� Se prestaron 20 PDAs
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
35
Casos de Estudio. Características II
� Rasgos de adaptación � Contexto: dispositivo, tiempo y localización� Estilos de aprendizaje: visual-verbal, activo-reflexivo y sensorial-
intuitivo
� Recomendación basada en reglas de adaptación:� Rasgos de adaptación� Actividades realizadas y resultados en los ejercicios
� Tipos de actividades:� Conceptos teóricos y procedimientos� Ejemplos� Ejercicios test y rellenar espacios en blanco� Repaso� Actividad colaborativa (en SO1)
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
36
Casos de Estudio. Características III
� Reglas estructurales:� Rasgos de adaptación considerados en el entorno� EDI1: 133 actividades, 95 atómicas� SO1: 91 actividades, 79 atómicas
� Filtros generales de contexto:� No recomendar:
� ejercicios de rellenar espacios en blanco
� actividades colaborativas
en función de un tiempo mínimo y de su estilo de aprendizaje
� Requisitos individuales de realización estuvieron relacionados con:� Fechas de inicio� Dispositivos requeridos � Resultados obtenidos en actividades previas
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
37
Casos de Estudio. Uso de CoMoLE
40153867Tiempo total de realización de actividades
3933Número medio de actividades atómicas realizadas por estudiante
61014387Total de actividades atómicas realizadas por los estudiantes
7995Número de actividades atómicas por cada asignatura
160135Estudiantes que utilizaron CoMoLE
230285Estudiantes matriculados
SO1EDI1
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
38
Evaluación de la recomendación ITRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
39
Evaluación de la Recomendación II
289139614Hasta el 06/06
118320352Hasta el 03/06
86915269Hasta el 02/06
4418122Hasta el 30/05
190361Hasta el 29/05
NS/NCNoSíFecha
EDI1
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
29/05
/200
830
/05/2
008
31/05
/200
801
/06/2
008
02/06
/200
803
/06/2
008
04/06
/200
805
/06/2
008
06/06
/200
8
Núm
ero
de v
eces
SI NO NS/NC
40
Evaluación de la Recomendación III
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
28/0
5/20
08
30/0
5/20
08
01/0
6/20
08
03/0
6/20
08
05/0
6/20
08
07/0
6/20
08
09/0
6/20
08
11/0
6/20
08
13/0
6/20
08
15/0
6/20
08
17/0
6/20
08
19/0
6/20
08
21/0
6/20
08
23/0
6/20
08
Núm
ero
de v
eces
SI NO NS/NC 261398657Hasta el 23/06
239389617Hasta el 22/06
81554359Hasta el 19/06
75150330Hasta el 18/06
54636280Hasta el 17/06
37432253Hasta el 13/06
17715163Hasta el 06/06
1138112Hasta el 03/06
1138108Hasta el 02/06
84591Hasta el 30/05
70453Hasta el 29/05
63242Hasta el 28/05
NS/NCNoSíFecha
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
SO1
050
100150200250300350400
28/0
5/20
08
29/0
5/20
08
30/0
5/20
08
31/0
5/20
08
01/0
6/20
08
02/0
6/20
08
03/0
6/20
08
04/0
6/20
08
05/0
6/20
08
06/0
6/20
08
07/0
6/20
08
08/0
6/20
08
09/0
6/20
08
10/0
6/20
08
11/0
6/20
08
12/0
6/20
08
13/0
6/20
08
SI NO NS/NC
41
Evaluación de la Recomendación IV
� Recomendación inapropiada. Actividades:� EDI1:
� 8 actividades de 95 atómicas con más de una anotación negativa� Contenidos asociados:
� Conceptos fundamentales
� Actividades de repaso
� SO1:� 23 actividades de 79 atómicas con más de una anotación negativa� Contenidos básicos asociados
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
42
Evaluación de la Recomendación V
� ¿Influye el contexto y las características de los estudiantes en la adecuación de la recomendación?� Análisis de las recomendaciones más veces inapropiadas:
� EDI1: � Ejemplos de tipos de datos atómicos
� 7 negativos / 45 positivos
� Contextos y estilos de aprendizaje diferentes
� SO1:� Test sobre “Gestión de Memoria”
� 6 negativos / 6 positivos
� No fue recomendada de distintas formas según el estilo de aprendizaje
� Contextos y estilos de aprendizaje diferentes
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
43
Evaluación de la Recomendación VI
� Tipos de actividades involucradas en recomendaciones valoradas negativamente
EDI1 SO1
37%
29%
10%
14%
10%
37%
15%
35%
13%
Teoría
Ejemplo
Test
Ejercicio
Repaso
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
44
Evaluación de la Recomendación VIIEDI1 - Sí vs. No
Actividades con más de un voto
0
10
20
30
40
50
Actividades
Res
pues
tas
No
Sí
SO1 - Sí vs. NoActividades con más de un voto
0
5
10
15
20
25
30
Actividades
Res
pues
tas
No
Sí
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
45
Encuesta. Características
� 68 estudiantes: 21 EDI1 y 47 SO1� 18 preguntas, algunas sólo orientadas a
usuarios con PDAs� Texto libre para expresar opiniones� Disponible en el entorno antes de los
exámenes, aunque contestada en la mayoría de los casos después
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
46
EncuestaRecomendación vs. No recomendación
� ¿Te ha parecido bien que el sistema te recomendara actividades o habrías preferido que no ofreciera ningún tipo de recomendación?
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
71%
19%
10%
EDI1 SO1
85%
13% 2%1.- Mejor conrecomendación
2.- Me es indiferente
3.- Mejor sinrecomendación
47
EncuestaUtilidad de las recomendaciones
� ¿Crees que es útil que el sistema te oriente en las actividades a realizar dependiendo de tus características personales (estilo de aprendizaje) / contexto?
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
Características personales Contexto
14%
57%
24%
5%
0%
32%
47%
19%
2%0%
1.- Muy útil
2.- Útil
3.- Ni útil ni no útil
4.- Poco útil
5.- Nada útil
19%
48%
14%
14%5%
28%
38%
28%
4%
2%
EDI1 SO1 EDI1 SO1
48
EncuestaSeguimiento de las recomendaciones� ¿Has realizado las actividades siguiendo las
recomendaciones ofrecidas por el sistema?
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
38%
24%
24%
14% 0%
23%
39%
32%
6%
0%1.- Sí
2.- La mayoría de las veces
3.- A veces sí a veces no
4.- La mayoría de las veces no
5.- No
EDI1 SO1
49
EncuestaAdaptación de contenidos
� ¿Qué te ha parecido que los contenidos que se te han presentado hayan sido adaptados a tu perfil?
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
1.- Muy útil
2.- Útil
3.- Ni útil ni no útil
4.- Poco útil
5.- Nada útil
EDI1 - R5
14%
67%
19%
0%
0%
34%
54%
6%
4%
2%
EDI1 SO1
50
EncuestaUtilidad de los sistemas de recomendación
� Como estudiante, ¿crees que son útiles los sistemas que recomiendan actividades que se pueden realizar en distintos dispositivos?
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
84%
11%5%
79%
17%
4%
1.- Sí
2.- Me resulta indiferente
3.- No
EDI1 SO1
51
EncuestaEstudio de la asignatura
� ¿Te ha servido para la preparación de la asignatura?
� ¿Te ha motivado a estudiar más?
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
5%
24%
61%
0%
10%0%
17%
41%
34%
2%
6% 0%
1.- Mucho
2.- Bastante
3.- Un poco
4.- Indiferente
5.- No mucho
6.- Nada
EDI1 SO1
45%
50%
5%
83%
11%6%
1.- Sí
2.- Me resulta indiferente
3.- No
EDI1 SO1
52
Encuesta – PDAsSatisfacción y Tipos de Actividades
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
� ¿Te ha gustado poder realizar actividades utilizando la PDA?
1.- Sí
2.- Me resulta indiferente
3.- No
67%
22%
11%
50%
21%
29%
EDI1 SO1
� Valoración de tipos de actividades para PDAs:� Test – 53%� Repaso – 26%� Respuesta corta – 13%� Ejemplos – 7%
53
Evaluación de las Experiencias Realizadas - Opiniones
� Preferencia de entornos adaptativos frente a no adaptativos:� Ayuda a la selección de las actividades más adecuadas:
� Recomendaciones adecuadas y seguidas por los estudiantes� Importancia de la adaptación a sus características y nivel de
conocimiento
� Gestión del tiempo disponible� Estudio más atractivo e incremento de la motivación� A veces prefieren que no se les haga recomendaciones
(concentración)
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
54
Evaluación de las Experiencias Realizadas - Opiniones
� Rasgos de adaptación:� Considerados en los dos casos de estudio, destacados
por los estudiantes:� Contexto: rasgo más valorado � tiempo disponible� Resultados en actividades previas: más actividades de refuerzo� Estilo de aprendizaje: dimensiones sensorial-intuitivo
� Demandados (no considerados):� Dimensión global – secuencial de los estilos de aprendizaje� Nivel de conocimiento (actividades básicas)� Nivel de concentración (no recomendación)
� Contenidos:� Cobertura del temario frente a adaptación de materiales
� Interacción con PDAs: atractivo, no imprescindible
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
55
Conclusiones� Creación y configuración de entornos adaptativos donde
se recomienda a los usuarios la realización de actividades en diferentes contextos� Valorado positivamente en dos experiencias en el ámbito de la
enseñanza
� Mecanismo de recomendación flexible:� Recomendación de las actividades más adecuadas basada en:
� Reglas de adaptación (criterios del autor):� Distintos niveles de granularidad
� Información de otros usuarios:� Facilita la creación � Necesita información previa� Identificación de los rasgos de adaptación más importantes
� Generación de espacios de trabajo
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
56
Trabajo Actual I � Comparación de resultados entre las dos fases de
recomendación� Sugerencias de mejora de los dos entornos creados:
� Cobertura de más temario, incluyendo actividades de tipo “examen”
� Explicaciones más detalladas en caso de resolver correctamente los ejercicios
� Mejora de las versiones de contenidos para PDAs
� Analizar las acciones realizadas en estos entornos para:
� Detectar posibles dificultades en determinadas actividades
� Mejorar (si procede) criterios de recomendación
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
57
Trabajo Actual II
� Explorar la posibilidad de utilizar soluciones de este tipo para la creación de entornos orientados a personas con NEE �
�Proyecto HADA (TIN2007-64718) – ASIES (TIN2010-17344):
� http://hada.ii.uam.es/
� http://hada.ii.uam.es/umadr2010/
TRABAJO ACTUALCONCLUSIONESEVALUACIÓNIMPLEMENTACIÓNMECANISMOMOTIVACIÓN
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Aprendizaje móvil en Ingeniería Informática
Estefanía Martín [email protected]
http://www.escet.urjc.es/~emartin
m-learning: la educación en tu bolsillo