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Medir para Entender y Mejorar: la Analítica del Aprendizaje como
nuevo paradigma de las Tecnologías Educativas
Xavier OchoaEscuela Superior Politécnica del Litoral
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Tecnologías Educativas
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Problemas con las Tecnologías Educativas
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Rápido ciclo de generación de ideas
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Los investigadores educativos no son escalables
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La Inteligencia Artifical actual no iguala a un ser humano
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Oprtunidades de las Tecnologías Educativas
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Generan gran cantidad de información
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Nuestros Usuarios estan cada vez mas listos
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Nuestra capacidad de procesamiento es cada vez más sofisticada
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El campo está listo para un nuevo
paradigma
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El aprendizaje es una actividad que se basa en interacciones humanas
Humano – HumanoHumano – CotenidoHumano – Objetos
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Antes solamente podíamos apreciar y analizar esta
interacciones con nuestros sentidos
Investigadores Educacionales tenían que observar, registrar y analizar
(y sabemos que no se escalan)
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Ahora contamos con nuevas herramientas para medir y analizar las interacciones
humanasInteracciones capturadas a través de sistemas o sensores
Patrones analizados a través de minería de datos Resultados presentados a través de visualizaciones
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Esto ha pasado antes…
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Ahora podemos medir las interacciones que suceden de
manera permanente y en un nivel de detalle superior
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Pero con un gran poder viene una gran responsabilidad
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¿Para que usaremos la información que capturamos de nuestros alumnos y profesores?
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Este es un problema transdiclipinar
Investigación Educacional + Computación
+ Análisis de Datos + Pedagogía
+ Interacción Hombre Máquina+ Ética
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Este es un caso para…La Analítica del
Aprendizaje
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Analítica del Aprendizaje es la medida, recolección, análisis y reporte de datos acerca de estudiantes y sus
contextos, para entender y optimizar su aprendizaje y los ambientes en que este ocurre.
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Siemens, George, and Phil Long. "Penetrating the fog: Analytics in learning and education." Educause Review 46.5 (2011): 30-32.
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Analítica del
AprendizajeBusiness
Intelligence
Big Data
EDM
Métodos Estadísticos
Tutores Inteligentes
Personalización
Aprendizaje Adaptativo
Raices de la Analítica del Aprendizaje
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Analítica del Aprendizaje
CienciasEducacionales
Mineríade Datos
Educacionales
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Análisis del Aprendizaje•Ciencias Educacionales y Cognitivas
•Motores•Analítica del Aprendizaje
•Panel de Control (Dashboard)•Minería de Datos Educacionales
•Vehículos Automáticos
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Analítica
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¿De donde se puede sacar datos?
• Selección de Cursos• Registro en Cursos• Aplicaciones a Prestamos y Becas• Participación en Clase• Estudiar Solo o en Grupos• Uso de Recursos Digitales• Compra/Uso/Prestamo Libros• Interacción con Profesor• Evaluaciones
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La Analítica del Aprendizaje no es el futuro, es el presente
Si no la usas, ya estás atrasado
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http://www.itap.purdue.edu/studio/signals/
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http://www.itap.purdue.edu/studio/signals/
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http://www.itap.purdue.edu/studio/signals/
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Datos AcadémicosEstudiante Curso Paralelo Semestre Nota
9093233 HCD001 1 2005-1S 85
9093233 LMS003 2 2005-1S 97
9088442 HCD001 2 2005-2S 1000
… … … … …
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Estimación de la Dificultad
¿Cúan difícil es un curso?
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GPA vs. Calificación en el Curso
Calificación > GPA
Calificación < GPA
0
Calificación = GPA
Tres escenarios:
Diferencias entre elGPA y la calificación en el curso
> 0< 0
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Ejemplos Reales
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Cursos Difíciles (Top 10)
Percibido EstimadoAlgorithms Analysis
Operating SystemsPhysics ADifferential EquationsLinear AlgebraProgramming Fundamentals
Object-Oriented Programming
Differential Calculus
Data Structures
Statistics
Operating Systems
Statistics
Differential Equations
Linear Algebra
Programming Languages
Electrical Networks I
Artificial Intelligence
Programming Fundamentals
Data Structures
Hardware Architecture and Organization
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Percepción != Estimación
¿Que hace a un curso difícil?
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Coherencia del Programa
Como los cursos se agrupan juntos
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CORE - CS CURRICULUMBasic Physics
Integral Calculus
Multivariate Calculus
Electrical Networks
Digital Systems I
Hardware Architectures
Operative Systems
General Chemistry
ProgrammingFundamentals
Object-orientedProgramming
Data Structures
ProgrammingLanguages
Database Systems I
Software Engineering I
Software Engineering II
Oral and WrittenCommunication Techniques
Computing and Society
Discrete Mathematics
Algorithms Analysis
Human-computerInteraction
Differential Calculus
Linear Algebra
Differential Equations
Ecology andEnvironmental Education
Statistics
Economic Engineering I
Artificial Intelligence
PROFESSIONAL TRAINING HUMANITIES BASIC SCIENCE
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52
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Estructura Subyacente
Electrical Networks
Differential Equations
Software Engineering II
Software Engineering I
HCI
Oral and Written
Communication Techniques
General Chemistry
Programming Languages
Object-Oriented Programming
Data Structures
Artificial Intelligence
Operative Systems
Software Engineering
Object-Oriented Programming
Economic Engineering
Hardware Architectures
Database Systems
Digital Systems I
HCI
Differential and Integral CalculusLinear Algebra
Multivariate CalculusDigital Systems I
Basic PhysicsProgramming Fundamentals
Discrete MathematicsGeneral Chemistry
StatisticsData Structures
Computing and SocietyAlgorithms Analysis
Differential EquationsEcology and Environmental Education
Object-Oriented Programming
FACTOR 1: Ciencias Básicas
FACTOR 2: CS Avanzado
FACTOR 3: Interacción con el Cliente
FACTOR 4: Programación
FACTOR 5: El factor ?
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La agrupación no es como esperábamos
¿Qué hacer con las materias que no se agrupan?
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Caminos de Falla
Que cursos llevan a los estudiantes a retirarse
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Reprobación y DeserciónTiempo
(semestres)
0
1
2
3
4
Deserción
Todos comienzas felices, pero…
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Caminos de FallaSequence Support
<Physics A, Dropout> 0.608196721
<Differential Calculus , Dropout> 0.570491803
<Programming Fundamentals , Dropout> 0.532786885
<Integral Calculus , Dropout> 0.496721311
<Physics A, Differential Calculus , Dropout> 0.43442623
<Linear Algebra , Dropout> 0.432786885
<Differential Calculus, Integral Calculus , Dropout> 0.385245902
<Physics C , Dropout> 0.347540984
<Physics A, Integral Calculus , Dropout> 0.327868852
<General Chemistry , Dropout> 0.319672131
<Differential Equations , Dropout> 0.31147541
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Deserción en Cursos de Ciencia
¿Deberían empezar con CS?¿Mucha presión en cursos de ciencias?
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Gráfico Carga/Desempeño
Lo que los estudiantes creen poder vs.
lo que realmente pueden
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Gráfico Carga/Desempeño
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Gráfico Carga/Desempeño
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Gráfico Carga/Desempeño
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Carga Recomendada Irreal
¿Como presentar el programa de mejor manera?¿Cómo recomendar a los estudiantes su carga adecuada?
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Con los datos más simples podemos obtener
mucha informaciónAyuda para diseñar programas
Detección de discriminaciónPredicción de demanda
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NO HAY EXCUSA
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Analítica del AprendizajeMultimodal
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Possibilities• What we see• What we hear• How we move• How we write• How we blink• Our pulse• Brain activity?• Our hormones?
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Efecto de la Lámpara de Alumbrado
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Math Data Corpus
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Video: Uso de la Calculadora
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Video: Distancia de la Cabeza al Centro de la Mesa
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Audio: Cantidad de veces que dicen números o términos matemáticos
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Pluma Digital: Características del Trazo
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Resultado• Tres Caracteristicas:
• Escritor más rápido (Digital Pen)• Porcentaje del Uso de la Calculadora (Video)• Número de Veces en se mencionan Números (Audio)
• Pueden predecir quien es el experto 80% del tiempo• Puden predecir quien resolverá el problema correctamente
60% del tiempo
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Corpus de Calidad de Presentación Oral
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Características extraidas de video
• 66 características faciales fueron extraidas usando el softwarea Luxand incluyendo los ojos, punta de la nariz para estimar hacia donde se dirige la vista
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Características del Kinect• Identificar posturas comunes
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Características del Kinect• Identifcar posturas
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Características de KinectUsa teoría de Laban para describir el movimiento humano usando características no-verbales:
Spatial aspects of movement
Temporal aspects of movement
Fluency, smoothness, impulsivity
Energy and power
Overall activity
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Evaluación
Características Extraidas
Calificación Humana
Video
Kinect Lenguaje Corporal
Contacto Visual
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Resultado: menos del 50% de precisión
Lo que medimos no fue lo que los humanos midieron
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Conclusiones para las Tecnologías Educativas
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Nustros sistemas generan datos, muchos datos
USEMOSLOS
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Cuando diseñen una nueva herramienta
INCORPORA TOMA DE DATOS
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No solo realices encuestas sobre el uso
ANALIZA LOS DATOS PARA EVALUAR Y VALIDAR
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Los datos no son tuyos ni para ti, los datos son de y
para ellos EL OBJETIVO ES ENTENDER Y MEJORAR EL APRENDIZAJE
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Tu no puedes cambiar el proceso, ellos si
RETROALIMENTA
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No esperemos que nos vengan a vender un
productoEMPIEZA HOY
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Gracias / Thank you / Obrigado
Xavier [email protected]://ariadne.cti.espol.edu.ec/xavierTwitter: @xaoch