Pues, pues bien, iniciamos esta segunda parte
de la sesión matinal tenemos como hemos dicho una una una sesión
una ponencia por parte de un representante
de la que es que es davi.
Vamos a presentar a David.
Esta ponencia lleva por título gobierno del dato,
inteligencia artificial en la educación
y presentamos a Arabi.
David Banyeres, obtuvo el doctorado en informática
con honores cum laude, en la Universidad Politécnica de Cataluña,
en la upf en 2008.
Desde entonces ha trabajado en la universidad toda en Cataluña,
en asignaturas de grado y máster.
En el área de arquitectura de Computadores y sistemas operativos,
el doctor Banyeres ha trabajado en el área de tutores inteligentes
y herramientas de aprendizaje innovadoras.
Actualmente, sus intereses están enfocados en la minería de datos
Learning, analítics, y la utilización de la inteligencia artificial
en la educación, David, ha participado
en diferentes proyectos de investigación nacionales
e internacionales, y en proyectos estratégicos
en la universidad para utilizar la guía en educación es,
profesor agregado en los estudios de informática multimedia
y telecomunicaciones.
Pues muchas gracias por venir desde Barcelona
y además gracias bueno administrados ha despertado a las 10 yo mi objetivo
es mantener despiertos al menos durante 40 minutos.
Después de haber el objetivo de esta presentación
será hablar de un gato, no somos universidades virtuales,
no en este caso la UNED y la voz y tenemos muchos datos
tenemos estamos bueno tenemos tenemos muchos antes de hablar
de qué podemos hacer con ellos.
Quizás tenemos que hablar de dónde puede,
de dónde podemos coger estos datos.
No podemos pensar que simplemente con los meses que tenemos,
como nosotros,
a veces por meses nosotros tenemos campas es suficiente,
pero como universales virtuales
tenemos hoy con sus aplicativos sistemas
de gestión que también nos están generando datos.
Por lo tanto, para realmente gestionar bien estos datos
tenemos que pensar en un modelo global.
Empezaré por ese far ver cómo podemos llegar a un modelo único de datos,
no utilizando todos estos, estos toda esta información que tenemos,
yo explicaré el caso.
Como del agua han comentado.
Nosotros tenemos camas, empezamos el año pasado,
pasamos de un de un, el ms custom a una solución tecnológica
como esta, y bueno, pues estamos en esta transición,
no de don custo más camas con su comentado.
Aquí tenemos toda la información de docencia,
no que hacen los estudiantes,
pero tenemos más información que de los nuestro casos,
pues bueno, por ejemplo, tenemos otros aplicativos, como gat,
no el gato,
que nos guardaba expedientes a las matrículas.
Tenemos otro que es el Truppe,
igual que nos crea las aulas virtuales,
aunque las ciencias ya se harán camas.
Pues tenemos solo al otro,
porque tengo que gestiona la matrícula
y crea las diferentes aulas para cada asignatura, el bar,
que, que hace que tiene un donde guardamos no reconocimiento
de los estudios previos,
de podéis ver que los nombres, nombres son simpáticos,
que más el dado que nos guardan las encuestas
institucionales y, por ejemplo, en lengua que nos guarda,
lo que sería la gestión de los recursos de aprendizaje;
aunque se gestión se puedan visualizar desde camas,
no gestionamos todo lo que sean, las licencias,
y todo mediante el autoexplicativo,
como des ver ver muchas muchos aplicativos,
y los problemas que tenemos son problemas básicamente tecnológicos,
no datos distribuidos, tecnologías heterogéneas,
algunas prehistóricas antes,
algunas que están allí antes que yo en la universidad, vale, es decir,
no puedes es difícil combinatoria todo.
Esto aparece la redundancia, no cada aplicativo,
necesita su información y al final,
los identificadores.
No son únicos,
no ambas tienen el suyo expedientes probablemente va por unirse
no poderle estudiante etc no claro si intentas combinar todo esto
tal como está ahora ahora mismo es imposible,
y al final lo que tiene es diferentes cuadros de control
para cada pecata.
Hicimos, bueno, se pensó en que esto se tenía que unificar,
no hace más o menos -10 años;
se hizo la adversidad, lo que le llamo la versión 1,
punto 0, se diseñó lo que se llama una trama;
básicamente, lo que se pensó es que necesitábamos identificadores,
o sea para los estudiantes, para los cosos,
para los grabados, identificados los únicos,
por lo tanto se analizó todo lo que teníamos y básicamente,
pues de una forma un una solución tecnológica.
Analizamos las los datos que teníamos en cada uno de los aplicativos,
y básicamente se generó un modelo del cual, pues diferentes tablas
unificadas con estos identificados.
Habíamos avanzado algo por fin tenemos un sitio con datos
centralizados.
Una tecnología de acceso homogénea en ese momento
eran ficheros según como ficheros de externo
sí que se gestionaba con con una base de datos; no ese cuele,
pero básicamente se tenía que queríais acceso;
te daban cientos, cese uves identificador,
en la primera columna y tú te lo tenías que gestionar
y unifica desaparecía la redundancia,
no y lo más importante identificadores únicos
y además, a don anonimizado se cifra estos hechos
de subestatal anónima, civil, anonimización.
Grados por identificados del estudiante.
Por qué?
Porque se pensó que ya que tenía más toda esta fuente de datos,
los investigadores de la universidad pudieran empezar a trabajar,
y un problema que tenemos básicamente es.
Los problemas de privacidad.
No posee si se decidió que está que estén identificados,
fue fuera anual, pero también aparecían problemas,
la gobernanza, aunque se hizo este unificación
básicamente a las personas de la amistad que gestionaban,
esto vale a principios y tiene que acceso,
llamadas por teléfono.
Un correo.
En nuestro caso necesito acceso a tomada.
Después, creamos la Oficina de de de análisis de los datos
de todo esto y de ética perdón,
criticando los datos y tenías que pedir acceso,
la a la oficina,
para que tuviera acceso a a estos datos,
pero una vez tienes acceso tienes acceso
a todo por tanto gobernanza identidad integridad
aunque tuvimos un cupo datos básicamente
lo que teníamos un modelo cúllar yo lo llamo muy bien incluía
por qué?
Porque había agujeros de datos calcar en ese momento.
Teníamos del campus custom,
y lo que se diseñó aquí es marcas dentro del campus.
Cesó a foro, había una marca que cuando uno estudiante
entraba obsesionara al evento, no, pero había distantes formas
de acceder, les daba página Principado
desde un sitio o recuerdo aprendizaje también había
tres o cuatro sitios dentro del campo es acceder y son.
Se había creado una, una marca a veces
tenía un evento de lectura de foro pero no habían sacado un campus.
Si esto lo quieres explotar, hoy vendremos después,
ya hablaremos de Inteligencia, Artificial,
tenías eventos incongruentes, y esto tiene un problema.
Bueno, pues aquí lo que se pensó en el siguiente versión
no, que es la que tenemos hoy en día, que es el dominio de datos.
Básicamente lo que se pensó es bueno,
sabemos que las bases de datos funcionan muy bien,
sabemos que de esta forma tenemos acceder a hacer preguntas
fácilmente, no los ficheros común como extrema,
trabajar con ficheros y se pensó en los dominios.
Básicamente.
Cada aplicativo-se gestiona con un modelo de datos,
con los identificadores que hemos definido unificados
y, al final del centro hay un modelo que interrelación
a todos estos modelos con esto las ventajas incrementando además
tenemos esta tecnología homogénea relacional
que pueden hacer consultas directamente
y desaparece el problema de la integridad,
porque si todo el mundo hace bien su trabajo,
no cada uno de los dominios, hay integridad
y por fin tenemos esta competencia.
Cómo llegamos aquí?
Bueno, yo he cambiado un modelo, hable por fin.
Tenemos un modelo como el datos
y básicamente para llegar aquí lo que se hizo,
la esate es un análisis.
Aquí no se ve nada, pero simplemente es para que veáis
básicamente se analizó,
no por donde pasaban los datos dentro de la universidad dónde,
pero donde pasaban dónde se generaban y quién necesitaba esos datos
en algún sitio?
Claro, tener una visión
como esta permite realmente gestionar bien estos niños,
a partir de esto se llegó a esto.
Ocho dominios de datos simples solo
hecho hay diferentes comercial docencia
vicerrectora marketing tecnología ocho dominios gestionados al final
por la oficina de datos, la oficina de datos,
lo que permite interrelacionar todos los datos que hay
en las diferentes.
Bien ventajas.
Bueno, pues claro, un claro dominio es responsable de sus datos
y esto es lo que permite la comentaba antes de la integridad.
A nivel semántico de publicación,
si todo el mundo hace bien su trabajo, el modelo es bueno,
el mundo no está interrelacionado y único,
y esto es mediante la oficina de datos, que son final,
lo que nos lo interrelaciona todo y con comentaba la calidad del dato,
que era intrínseca siempre y cuando todo el mundo haga bien su trabajo.
Hacia dónde vamos.
Bueno, vamos hacia la posibilidad del auto
-servicio que quiere decir esto, que tanto los investigadores
como los profesores puedan acceder a estos datos.
Actualmente a la gestión se hace mediante la oficina datos,
seguir.
La oficina de datos tiene el acceso.
Si necesitas algo le pides;
tienes también que ir a al comité de ética
todo el mundo no permite acceder a todo, a todo,
analizan si hay datos te proveer los datos,
pero siempre necesitados de personal,
miedo, que manualmente agua, nuestro servicio en principio tendría
que eliminar esto y la gobernanza.
La idea es utilizar este aplicativo lancha,
nada ata que permitirá tanto la publicación
de los diferentes dominios
como al final el autoservicio vamos hacia aquí vale,
pero actualmente estamos muy ongoing.
No estamos en proceso de.
Vale?
Ya tenemos un cupo único de datos, podemos empezar a hacer algo.
Primero, lo más simple será analizar los datos.
Sabemos que tenemos nuestros estudiantes,
sabemos que hacen cosas cosas bueno al aprendizaje
dentro de las diferentes aulas y tenemos sus datos.
Con esto podemos analizar qué hacen lo que van haciendo
hasta este momento o se han hecho en las diferentes asignaturas,
en el histórico.
La forma más fácil será pues haciendo cuadros de control
no ripoll, que es lo que nos ofrecen las diferentes tecnologías
a los campus.
11 meses ya nos ofrecen esta solución, no, por ejemplo,
revisando por Internet supongo que esto es ayer sí ya
se explicó alguna cosa en ese ofrece diferentes tipos,
no tengo conocimiento aquí simplemente copió lo que encontré
por Internet, pero básicamente, pues tienen tipos
no para ver qué está pasando en las diferentes,
ambas no.
Nosotros también tienen muden, además de 25.000 ricos diferentes.
Aquí un ejemplo de progreso de los diferentes juicios
no remarca lo que hacen los estudiantes
y además depende dependiendo de si lo hacen bien.
Uno que dice la dificultad de, al cuyos no, un ejemplo,
o hasta vaca en nuestro caso camas tan miento fue cert,
y por de, por ejemplo, quiere la distribución de notas
en una actividad concreta.
Bueno, esto no sirve para la docente del día a día no,
y seguramente los oponerse también los mesa menos permiten conectarse,
soluciones externas para aumentar la potencialidad de estos equipos.
Pero está aquí esto, no se soluciona.
La visión del profesor,
el que está dentro del aula, no es una gran ayuda,
pero eso tiene esta visión.
Si tenemos esto cubo datos, con más información
en la universidad,
lo que tenemos que hacer realmente es analizar no ejemplo,
mediante alborozo que os he comentado antes,
y sabes dónde las necesidades de los diferentes colectivos
de la universidad, pero es ir más allá
pues más allá en el sentido de que puedes analizarla,
las polvo que necesita cada uno probablemente
el director del programa necesita unas cosas,
lo director de estudios del Deparment,
la otras gestión otra y posiblemente el estudiante,
no al alumnado quizás también tenía que debe tener acceso a sus datos
y saber algo de lo que está haciendo.
No se lanzamos, analizamos bien todo esto.
Podemos dar un servicio mejor, no a los diferentes colectivos.
Nosotros en el caso del agua lo que hicimos esto bueno ya teníamos
de segur flou bien, analizamos estas necesidades
implementamos diferentes soluciones analíticas externas al mes,
aquí mismo,
esto diferentes impresiones de aplicativos
aquí tenemos el ejemplo de seguimiento de actividad,
de la de la asignatura.
Básicamente lo que demuestra
es lo que hacen los estudiantes de las esto es perfectamente,
se podría hacer dentro del del mes, no para diferentes indicadores,
no sea el foro los contenidos al acceso,
a las páginas.
Bueno, a las notas, pues te va.
Vi mostrando no a nivel de profesor los diferentes.
La evolución de nuestros indicadores vale a nivel director de Pobra.
Aquí el director del programa tiene acceso a más información,
también tiene acceso, profesor responsable,
asignatura aquí básicamente que tienen la visión,
las tasas de rendimiento, las tasas de éxito,
el cimiento de formación continua,
en todos los semes, desde la de la de la asignatura;
podéis ver la evolución de tu grado o de asignaturas
independientes que nos permite esto.
Pues mencionábamos, el tercer programa
con continuaré hacer.
Los informes de seguimiento de calidad tiene una visión global
y además, si hay algo asignatura, que hay un problema,
lo veo rápidamente pedir al proceso que ha pasado,
que necesito rellenar en el informe de seguimiento,
pero básicamente es, tiene una ventana única
para ver toda esta información más bueno,
como se cuenta, lo tenemos en Lena,
no que nos existieron los recursos de aprendizaje.
Pues tenemos una visión del consumo del recursos
de aprendizaje que nos permite esto.
Optimizar a veces ponemos 25.000 de cursos
dentro de un aula.
Por qué queremos ofrecer un servicio a nuestros estudiantes que sufre,
que solo se utilizan patrono?
No estamos pagando a veces pagan licencias.
Si multiplicamos esto por el número de asignaturas
ya saben sus números.
Yo no soy de números, pero es fácil de computar.
Pues una visión como esta sabes que realmente están utilizando
los estudiantes a nivel de recursos
y hay otros otros otros dos visiones,
pero creados con esto es
analizadas los las necesidades y pueden ofrecer este servicio.
Vale?
Ya podemos ir más.
Daña.
Tenemos la información analítica, no sabemos lo que pasa o ha pasado,
pero sabemos que la inteligencia, la inteligencia artificial,
nos permite ir más allá.
Permite que decir.
Podemos llegar a saber, está a punto de pasar,
podemos equivocar,
pero podemos podemos tener una, esta visión.
Hay muchas objetivos que se pueden predecir a nivel
de dentro de una asignatura a nivel de universidad, no, yo me quedaré
con superar lo que sería el problema de superación
dentro de una asignatura y el problema de abandono,
porque básicamente no me daría tiempo explicarlo todo,
pero como supone es no a diferentes niveles.
También podemos ofrecer otros objetivos de predicción.
Para hacer esto básicamente lo que tenemos que decidir
es qué objetivos no queremos, qué decir igualmente
que, como cuando hemos analizado qué servicio queremos ofrecer
a nuestros colectivos.
Aquí pasa lo mismo que objetivos que queremos decir para ayudar
a quien vale a quien le viene dado que sería a los directores, no,
pero también aparecerían.
Bueno, pondré algunos ejemplos, vamos a hacer una.
Las identidades vale,
ejemplos para decir model superación.
El modelo más fácil sería utilizar los datos de uso dentro del campus,
elementos donde de una aula o asignatura.
No?
Yo lo llamo modelo coctelera, es un modelo coctelera,
en el sentido que coges todo lo que tienes el estudiante
con cuando accedido, si accedemos por o sus notas con este modelo
entrenas Isabel, y te dice.
Pasa no más vale
y normalmente se genera la predicción,
pues porque selecciones un día, la semana lunes
y te generan feneció.
Hasta hace poco mudé por defecto tenía este modelo
o simplemente ahora tiene areagotuko.
Espero, modelo, utilizar.
Este es este modelo de predicción
y realmente segundo, la formación que haga este.
Funciona bastante bien,
que cada lunes tiene una proyección en base
a lo que hacemos.
Los mes,
pero cuando pensamos en un superación,
si pensamos un poco, vemos la superación.
Normalmente depende de notas, no de uso estoy intercuenca
todos los días y suspender,
pero sus notas realmente te marcan si al final superará siempre
en cuanto tengas.
Por ejemplo, en una evaluación continua.
No tengas diferentes marcas de puntos de control.
Bueno, puede,
son simplificaré un modelo coctelera.
Por qué no solo quedarte con las notas?
No simplemente con las notas quizás es suficiente.
Aquí es mostrado otro ejemplo, no, que sería utilizar
notas de evaluación continua, siempre cuando tengas un modelo,
en continua, no con diferentes,
con diferentes notas, los recomendaciones,
utilizar un un pequeño perfil del estudiante,
porque el perfil,
porque el perfil te marca en cierta manera,
como es estudiante.
Sus notas tiene mucha información de lo que está haciendo,
pero el perfil te modela en cierta manera
en el estudiante a nivel de ejemplo, un tono un menos,
lo que nosotros hemos trabajado, información
como si los estudiantes nuevo, no;
en la universidad, en un punto no virtual,
normalmente uno estudiante nuevo no se comporta,
igual que nos tendría que hace dos o tres años
que porque tiene que aprender a funcionar o aprender monótono,
no virtual.
El número de cursos, asientos matriculadas,
en un mismo semestre te marca la carga del estudiante
lo que tiene que hacer ese semestre no las repeticiones
usted entre repetidoras no se comporta igual
que uno de nuestro entorno, asignatura y, por ejemplo,
no también del expediente
no, eso te marca lo bueno, que es el estudiante,
una información simple como esta y con las notas
puedes hacer moderno.
Por ejemplo, supongamos que tenemos una y diferentes revolución.
No podemos tener un fin continua
y supongamos que estudian representado la primera actividad,
tenemos una.
Ellos hacen un modelo que puede escoger los perfiles
de los estudiantes de una asignatura,
las la las diferentes notas que en el pasado sean antiguos estudiantes.
Uno puede desempeñar un modelo y pro estudiante nuevo.
Puedes preguntar mediante este moral.
Estos tiene de nuevo con este perfil
y esta nota aprobará no aprobará quedará superar.
No supera.
Probablemente el modelo será muy bueno,
porque eso tiene es una nota,
pero que abarca la segunda actividad.
Puedes hacer lo mismo, crear un modelo con dos notas
y con la, con los perfiles y empezaron tumoral este mundo
será más web porque tienes más información,
y así sucesivamente hasta el final.
Es decir, con un modelo simple
como este no, con con diferentes puntos
de control puede ir marcando dentro de un semestre
no como un estudiante superará un superada.
Está claro que a nivel de intervención pública
es al final generar un modelo de rendervos neuronal con todo esto,
pero simplemente que los con el concepto, con diferentes notas,
con un perfil, puede llegar a predecir
de una forma más simple que utilizando todos los datos
que tiene esto para la formación reglada,
pero está claro que si tienes un formación
no reglada, por ejemplo, como el cual cabecee
los estudiantes, hacen actividades whises,
indiferentes, orden, órdenes no tiene este.
Este modelo se tendría que adaptar.
Un poco, pero también es útil.
Se suponga suponemos, por ejemplo, que tenemos cuatro actividades
que estudiante ya ya ha presentado con sus notas una forma fácil
porque ya sea entrenar un modelo que dependiera de un orden no del,
y que a partir de aquí también preguntan superarnos.
Superar, es decir, que una forma un poco más compleja, no, pero acabar
y también funciona.
Hasta aquí he hablado de superación
intentado separar superación de abandono,
aunque a veces cada baja de forma unificada es importante,
cada bajarlo de forma independiente,
porque un estudiante que no ha superado puede
ser que no haya, abandona sí a veces a nivel de prohibición.
Es bueno rebajarlo de forma independiente.
Además además al abandono dependiente.
Pendiente.
Depende mucho de la definición que leves también
a diferentes niveles.
La universitat,
porque una van una estrella abandona el nivel de matrícula, no,
aunque no matricularse el siguiente semestre,
pero dentro de una asignatura
no puede tener diferentes definiciones.
Por ejemplo, una podría ser no accedan al aula,
ya no accede más.
Lo hemos perdido
y el auto sería, por ejemplo, una entrega la siguiente actividad,
ya que normalmente en evaluación continua,
si no estudian, teniendo, presenta la siguiente actividad.
Probablemente es que abandona, vale, vale?
Estos dos de estos dos definiciones básicamente
te marca el objetivo de predicción dependiendo de lo que quieras,
una cosa princesa preciso otra ejemplos.
Por ejemplo, el modelo coctelera versión abandono
no coges todo lo que tienes en el campus del uso, en este caso
generar una ventana de predicción, por ejemplo,
con que los datos de una semana variar no,
y con esta ventana que dices si el estudiante sigue
o no dentro del de tu curs -bueno, funciona bastante bien,
además con estos del uso aquí sí que el uso
realmente te marca si lo estudiante abandonado o no abandonar,
en nuestro caso modificamos el objetivo de prohibición en agua,
porque predecir sino acceda la aula no nos ha acabado
de gustar básicamente porque queríamos avisar al estudiante
y decirle a estudiante que has abandonado
no nos gustaba lo que cambiamos
es lo que te llevó a no entregar la siguiente actividades.
Más pacientes difícil
de estudiante quizás no les entrará la siguiente actividad.
Claro ponerle este objetivo más cortoplazo hace
que si quieres hacer alguna cosa, que explicaré después de intervenciones,
es más fácil justificar, vale, y básicamente lo que hicimos es.
En vez de.
Utilizaron una, una ventana fija,
no de una semana, como teníamos todos los datos,
lo que hicimos es que los modelos nos generaban generaban
para cada asignatura y actividad una ventana dinámica,
de calco, de calco;
es decir, dependiendo de la carga o la dificultad de una actividad
de los nuevos datos nos permiten saber cuándo es la ventana óptima
para detectar si un estudiante abandonado o no.
Aquí por ejemplo nuestro al final, un ejemplo de tres días, no,
si estudiante durante tres días marca el modelo que ha abandonado,
no es ese momento que marcándonos estudiantes
que pandora y no cada lunes, por ejemplo,
que a nivel de intervención no es que nada más tenemos predicciones.
Tenemos números, tenemos a nivel informático binario.
Cero unos no superadas no superará pero dar esta información,
sea los docentes, sea a los estudiantes,
es difícil.
Por tanto, la forma es generado.
Los cuadros de control, no que se hace normalmente, bueno,
un momento lo que se hace es cambiar,
es lo que serían estos números a niveles de riesgo.
La formamos muy sencilla es un semáforo rojo,
riesgo verde, disco, vale,
y a partir de estos colores, puedes informar más rica,
más visualmente no a los diferentes colectivos.
Ejemplos que conste que no tengo ninguna comisión
con estas implicaciones, más simplemente menos encontré
por Internet, ellos han dejado a su vez,
me gustaría que quedara es con unos visualización
de los colores, por ejemplo, aquí te iluminen tú que hay,
son unos diferentes estudiantes, diferentes indicadores,
y para cada indicador van mostrando diferentes niveles de riesgo
y os data.
Lo mismo no se ve muy bien, pero cada uno de estos colores,
aparte del color dentro, tiene también números
aquí combinan información predictiva con analítica, vale, por ejemplo,
a los estudiantes están dentro del aula, no te dan por porcentajes,
tú lo que está pasando hizo lo combina con datos de ficción
más ejemplos interpone aquí es un ya desde una visión más global,
primero que desde arriba al número de estudiantes
que están en diferentes riesgos, no.
En la parte inferior, los estudiantes,
con si está con su nivel de riesgo individual,
con que sepa trans de nuestro robar acabados,
viendo los estudiantes que tienen, tienen problemas.
También podemos hacer cuadros de control para los estudiantes
y mostrarles estos esto a nivel de estudiante,
informar realmente a los que pueden tener los problemas,
pero la visión de las visualizaciones nos nos nos sirven,
no para saber lo que pueden abrir, llegar a pasar,
pero ahora si queremos ir más allá,
lo que podemos hacer es intervenir avisar
realmente porque visualizar tal información,
pero a veces no es suficiente o no se entiende.
Con esta información realmente podemos llegar a saber ya
y lo mente ayudarán a sus estudiantes,
es decir, si sabemos cómo hacerlo vale.
Todo.
Hay tres maneras de intervenir.
Vale, por ejemplo, presenciales.
Si les va a la literatura, hay universidades que hasta
en llamar por teléfono ha pasado o cursos de refuerzo vale,
pero, claro, esto siempre se tiene que analizarlo;
escalable, que es no, y en entornos virtuales,
en virtuales, las calidad es muy, muy importante.
Todo lo que sea conexión inteligentes,
personas es difícil.
Por lo tanto, lo que yo comentaba, que sabemos hacer informar,
no mediante mensajes sabemos hacer feedback,
no sabemos, informa nuestros estudiantes,
de lo que buena parte de sus actividades,
lo que han hecho mal y como recomendarles,
podría ser formal explicarles que está a punto de pasar.
No, la definición básicamente es esta, es proprio,
aplicado a actividades futuras, vale.
Y cómo hacerlo?
Bueno, hemos explicado unas formas, no es mediante presencia virtual,
mediante mensajes,
pero cómo hacerlo?
Una forma se es mediante chats a producciones, empujones.
Básicamente es todo lo que lo que explica.
Es bueno que eso es un concepto, las ciencias de comportamiento teórica,
política y economía.
La idea es refuerzo, hacer un refuerzo positivo.
Los estudiantes vale y hacer sugerencias.
Resumen no; es decir,
el estudiante pasa a suspender, vamos a abandonar porque luego ves
básicamente lo y se va, se va,
lo que tenemos que hacer es influirle.
Explicaré bien el problema, intentarles, influir,
si podemos influir en su comportamiento
y que cambie.
No un chip que intente reforzarlo.
Bueno, pues tengo este problema y te y.
Y me han explicado cómo intentar solucionar?
Pues estas o podemos salvar.
Por tanto, el aire.
Esta es enviar mensajes dependiendo del riesgo,
ventajas escribes del riesgo,
estudiante puede ver la visualización,
pero le explicas el riesgo que tiene dependiendo de cada asignatura.
Después hacer recomendaciones depende dependiendo de actividad,
por ejemplo, y una cosa importante
incrementa la percepción de personalización,
quizás si les enviaron un un mensaje más o menos genérico
dependiendo de un riesgo, pero pararles persona,
es personalizado, porque él tiene un riesgo,
un mensaje, una intervención ese riesgo.
Al final,
lo importante que incrementa la satisfacción porque el estudiante
lo que ve es que desde la universidad nos preocupamos realmente
por los problemas que pueden llegar a tener.
No lo soy yo los que tienen, sino que pueden llegar a tener
y quizás me he pasado.
Perfecto.
Pues bueno, las conclusiones ya no me lo me dan más tiempo
básicamente bloqueos.
Explicados,
y eso llega a este modelo único de datos.
Me gustaría que quedara con esto la gobernanza asociada y al final,
cuando tienes de esto puedes empezar a trabajar, a nivel analítico,
a nivel predictivo, pero lo más importante,
analizar la los problemáticas o las necesidades que pueden tener
los diferentes colectivos.
Sin a veces esto, globalmente dentro la universidad edad aumente
y otras a todas las personas,
y no siempre raudo final que son eso, nos a los alumnos y al final,
pues cuando tienes todo esto llegan a las funcionales adicionales,
la intervención o cualquier otra que podemos pensar
mediante la inteligencia artificial, y aquí me quedo con esta visión final
de lo que hemos montado a partir de aquí
por si tuviese alguna duda.
Gracias.
Muy bien david pues muchas gracias preguntas ramón
tiene una la primera.
Gracias primero, muy interesante,
la segunda parte de la primera también,
pero una pregunta sobre la primera me interesa más.
El segundo punto es la primera parte en la parte de datos,
antes se había hablado de 17.000 actividades y en la v,
y aquí tengo que preguntar sobre, en tu dibujo inicial
las aplicaciones que internes, sí qué tal satisfecho estas,
con el intercambio de datos entre entre tú tu sitio
y lo que está fuera sé supongo que el intercambio
es muy de la nota estricto, no hay más intercambio,
os gustaría profundizar usted algún otro protocolo
que permitiera entrar, habéis trabajado en eso.
Trabajaré y vengo a una empresa
y tanto me interesa saber que tiene que ser coherente con con opiniones
y mucho más interesante entender.
Desde el punto de vista de la universidad,
que esperas intermedios, intercambios de datos anonimizados,
hicimos con las plataformas que forman parte del proceso
de aprendizaje.
No;
claro, aquí realmente te intercambio de datos no hay mucho claro
que existe en la interrelación de las diferentes recientes
aplicativos que hay en toda la universidad.
Presión son, eso ya son flujos de datos que se decidió
a nivel tecnológico.
Cómo habían de transicional,
porque propios matrículas matrículas va a un sitio matriculas,
genera un nivel informático en unos escrits,
se cargan en el camas y genera las aulas.
Por ejemplo, no, claro, aquí hay primero lo que sería todo
lo que sería el flujo de creación
de ciertos entre todos los procesos de aprendizaje es,
pues hay los datos, no, los datos van por otro sitio
en el sentido de que tienes todos estos aplicativos,
y hay uno otro aplicativo que va leyendo los datos,
pero no hay flujo.
Hay secuencia el éxito, que además,
descargando los datos de los distintos sitios
y te va cargando este, digamos, cubo de datos de sus dominios,
no a nivel de necesidades, no porque bueno, sería otra cosa,
sería necio necesitadas en un dato que está en cierto sitio.
Claro, este momento es un problema porque hasta están analizados
los los flujos inactividad, necesidades a nivel de universidad,
pero a nivel por ejemplo, de investigación no están.
Si necesita las datos me invento.
El los contenidos de los foros que sería interesante,
por ejemplo, para cargar o hacer chats,
tienen respuesta automática.
Estos datos no están porque tenemos datos analíticos.
Vale, pues es una necesidad,
si se está trabajando, no el sentido de que como no es una necesidad,
a nivel de universidad es a nivel de investigación.
Por tanto, tenemos ese es de definición de los dos niños,
y las necesidades a un nivel.
Son nivel de docencia, un nivel de investigación.
Aún no está yo, si te he respondido,
se nos dimos en términos de las herramientas externas,
no creo que ayer, que no puede estar,
enseñaban la interacción de chacha y crítico no,
pero en el mes claro a ti te interesa de nuestro ver que se ha comentado,
sino bueno, a lo mejor,
pues es capaz de saber cuántas veces se conecta al día,
pero hay algo tan fácil cuando con cuántos promesa hecha
o al vacío anónimo no va a ocurrir, si no en un intercambio ordenado,
entre la plataforma de muchas plataformas externas
que utilizan.
Entonces entiendo que la respuesta
es básicamente que aún no habéis podido avanzar en ello,
pero la pregunta de un de gorros.
Luego explico como digo, pero si les interesaría
como que las los dimos, que las los centros tecnológicos
trabajemos para poder encontrar un camino organizado,
de intercambiar datos con vosotros de forma segura,
cumpliendo todas las leyes, hay cumplir,
pero que en un poco de habilidad para, para tener
la visión un poco más amplia de lo que está ocurriendo
y, claro, nosotros sí que utilizamos otras herramientas,
por ejemplo, totalmente tiene nuestras aulas,
tenían pudiese acceder a un muy secundario,
no?
Cuando no teníamos camas no teníamos whises.
Se puede pensar que con su muy sencilla todo el mundo
necesitan whises, no teníamos whises,
no tanto.
La solución que se dice en ese momento es para cada ola.
Generamos un muden externo,
no para tener clases dentro de las asignaturas, vale,
pero los datos de cunde demudados, no se cargan en este modelo
porque o sea eso sucede tecnológica externa,
a que estaría bien tenerla así pero totalmente a nivel tecnológico.
Se está pensando en eliminar, porque ejemplo mundo, no.
Por tanto,
esto ya que nada aparte
pero como comentas otras aplicativos claro,
sería ideal que te estos datos.
No estoy cualquier cosa que tengas conectada a tu.
El ms, si te pudieran dar estos datos,
sea dentro del mes que después se descarguen de otro sitio,
o sea, directamente a tu.
Un modelo no de datos sería ivea, seguro que esta tiene.
Le veo con grandeza intervenir un poco ramón
y muy interesante, porque los que conocemos la industria
pero también conocemos la web es decir, lo ha explicado muy bien
David es esto es un proceso evolutivo de mucha maduración,
exige un orden que ha explicado muy bien,
pero, evidentemente, al final los entornos de aprendizaje
están sujetos a interacciones con herramientas,
cada vez más externas, que no son corporativas
de la, como ha explicado nuestras aplicaciones,
que dan acceso a los recursos de aprendizaje,
a los y que se, etc, etc. Y a los tienen,
tienen reporting.
Ya están integradas con mecanismos de apis en esos dominios.
Pero ahora bien, tu pregunta es.
Esto no es finito ni acotado, y más con la inteligencia artificial,
van a ver muchas más aplicaciones, con lo cual el alumno 20
va a interactuar, que son interesantes;
que esos datos vengan, y ahí está tu pregunta.
No ahí estamos.
Yo creo que es un proceso de nuevo madurado.
En el cual yo también entiendo que una organización
como la, como la UNED,
tienen que poner un cierto orden y antes de poner en marcha
otro sistema que vía littering,
pues afortunadamente han puesto un orden
y ahora están en la posición de decir vale,
y ahora que hacemos qué mecanismo ponemos para gobernar,
para que con esa gobernanza haya un cierto orden en lo que es externo
y eso forme parte de insulto mío, de docencia,
pero si tú no tienes ese ordenantes establecido,
que es lo que ha explicado, davi por mucho
y y por mucho que la industria que Ramos hacia la historia funcione,
no, y yo creo que también.
Lo que tenemos que hacer desde la industria
es intentar aconsejar
a cada organización en función del punto de partida que tienen,
porque no es lo mismo la que la que la Universidad de Barcelona.
Cada uno tiene un punto de partida diferente,
tanto tecnológico como organizativo.
Lo que sí que creo es interesante es que por ejemplo,
en este caso el modelo de la es un modelo de gobernanza
que ha exigido un tiempo no sé cuánto para llegar aquí
una vez estás aquí yo creo que está sin disposición
de ir madurando y disfrutar más datos de forma predictiva,
pero ha sentado las bases de un orden muy bien sentadas.
He empezado diciendo que el proyecto es magnífico,
porque además con nuestro labor que hace mucho tiempo
y hacía falta por decirlo así era un poco más del futuro
Muchas gracias.
Gracias, gracias.
Bueno, muchas gracias.
Yo quería hacerte una pregunta sobre el modelo predictivo
que habéis utilizado quizás una pregunta muy de detalle
y, por tanto, aceptaré una respuesta en diferido,
pero, por lo que he entendido,
y si no me corriges, el modelo predictivo,
se ha basado en un modelo de perfilado
de grupos de estudiantes, no, y en función de ese modelo
y la trayectoria no, o ese perfilado y la trayectoria,
pues habéis digamos, pues este tipo de alumno corresponde
a este que, por tanto tiene una probabilidad de fracaso determinada,
y así no, y entonces dos preguntas
que variables habéis utilizado para ese perfilado
o ese esa clusterización.
Y qué tanto por 100 de acierto
o se está suponiendo ese modelo predictivo?
No, o sea que no, que no vayan falsos positivos
de este, va, va abandonar,
cuando en realidad es otra circunstancia.
No han empleado de perfil,
ya lo he expuesto en la presentación de ese perfil que hemos demostrado.
Es el únicos únicos,
datos de los estudiantes que utilizamos.
Solo eso, a nivel de demográfico no utilizamos nada,
solo utilizamos datos académicos.
El primer año sabe si eso estudiantes nuevo
no es nuevo.
Claro, primeros años probablemente no tienes
mucha información del estudiante o su nota de expediente es 0, vale,
pero sabes que está claro?
Pues esa en las asignaturas de primer seme, claro,
es el modelo, no lo he explicado,
pero básicamente se hace un modelo por asignatura.
Es un modelo individual para cada asignatura
porque cada, sin otros edictos sostendré,
se comportan de forma diferente.
Hay diferentes actividades, hay gente dificultades,
por lo tanto, después de experimentar,
porque todo esto es un proceso de experimentación.
Después de experimentar, vimos que bajaron
a nivel independiente más simplificado posible;
era mejor, por tanto, porque cada asignatura
se hace un modelo diferente.
Los datos son los que son esos.
Si existentes nuevo carga
de estudiante punto no hace falta más,
vimos una gran diferencia.
Utilizar perfil, no utilizar perfil,
porque vimos que realmente eso era importante.
Después la precisión
lo que hicimos es una, es una invención bueno,
un cálculo de precisión en todos los cursos
de la universidad, la pandemia y más o menos hace bastante tiempo,
y lo que vimos es con la primera actividad,
con la que llamamos los modelos de media,
sempre esto es la media y también las medidas.
Sabemos cómo se puede jugar muchísimo,
pero básicamente la medida era que la precisión
ya era de un 60 por 100.
Vale las al final del semestre, mitad más o menos, ya está más luche
entá y, al final las tropas un 95 por 100 al final tienes todo,
ya no, pero empezaron a un 60 por 100 de media.
Eso implica que así otros que están san 80 puede ser que sea un 40,
pero ya es una buena.
Vimos que era una buena precisión y lo que hicimos también
es los niveles de riesgo que he explicado.
También dependen de la calidad del modelo estudian de,
es decir, una asignatura que tiene una precisión de un modelo
hace un 40 por 100.
No lo puedo decir que está en verde o está en rojo
porque no vamos a realmente, por tanto, de los niveles de yeso.
Con colores, caso van en función
de la de la precisión tan además de los modelos.
Si modelos nuevos, bueno, lo informamos al profesor,
sin poder una al estudiante y sin por Macchi en forma
cuando se le muestran, tienes un un amarillo.
Por qué modelo no es bueno y te lo digo.
No, no es bueno.
Quizá como aumentó poco varas o tengan el problema
de abandonarlas, no, pero le das esta información esto.
En el momento pasa un primer,
alguna asignatura de pasarle la segunda p,
pero a partir de allí el modelo mejora exponencialmente después ya
puedes trabajar con los colores los colores digamos bueno
hemos ido experimentando con las precisiones
y los niveles de riesgo, hasta llegar a un modelo que, bueno,
creemos que funciona bastante bien.
Nada, si digo una pregunta muy rapidita.
Para alguna pregunta más rapidita solo saber
desde qué pensantes hacer esto, cuánto tiempo pasó
hasta que empezó a trabajar en ello y hasta aquí ya teníais
un nosotros explotables asombrados y, que no lo veía nota.
Marqués de del 2014.
Más o menos empezamos a trabajar en asignaturas independientes
de 2016, 2017.
Empezamos a trabajar con los modelos a nivel de todos los datos del dos
tan más nos cogió la pandemia para un medio muy interesante,
porque los estudiantes te explicaban tú sus colores personales
cuando les enviaven los mensajes de intervención,
y a partir del 2020 empezamos a trabajar
con los modelos de abandono, pero bueno,
por la pandemia hubo la las intervenciones
mal en el desarrollo de las intervenciones;
después hicimos alguna modificación del modelo
para utilizarlo en muden tenemos una adaptación,
han cursos mooc, los estudiantes no se comportan,
igual lo tienen; no tiene este cuece su secuencia
de actividades hace las cosas cuando quiere.
Por tanto se necesitaba un modelo de de abandono
y de predicción diferente,
y ahora estamos en la adaptación a los dominios de datos
marca ya no, ya no está.
Por tanto, se tiene que adaptar el sistema,
una nueva fuente de datos y también un nuevo campo.
Sus estudiantes no se comportan igual en camas que en el Campus
antigua tantos.
Vamos poco a poco evolucionando dentro del entorno, lo he dicho,
pero el proyecto continúa siendo siendo un proyecto de investigación,
a ver dentro la universidad.
Hay diferentes caminos para hacer las cosas
y este momento.
Este es un proyecto de investigación.
Estas cosas no acaban nunca, no y suerte.
La última pregunta Sí sí?
Sí sí sí quizás, en primer lugar, muchas gracias por la presentación.
Felicidades por el trabajo hecho de poner orden.
Qué es un trabajo importante de pasar de que eso ha cuadrado?
No es baladí;
es importante y yo quería también agradecer el tema
de que estáis ahora trabajando de absentismo,
del abandono y del segmento del alumnado.
Participamos, porque también investigadora
es un tema que me interesa.
Hemos publicado cosas que lo podemos compartir.
Yo quería preguntarte hecho amargamente apéndice.
Es sobre la parte final, la recuperación,
cómo reacciona el alumno?
Mostráis lo que tengáis implementado porque has dicho
que estás en fase de investigación.
Cuando le dices, le das información en la parte esa información
sobre su comportamiento porque en el fondo
lo que estás haciendo es poner de manifiesto
lo que tú no ves protesta, pasando o si ves y lo está explicándonos,
pero a veces un poco inconscientes cuál es esa reacción
y qué elementos, porque la gracia del modelo nuestra
solo en predecir sino en cambiar conductas correcto,
estáis intentando hacer y cuál es ese.
Porque de hecho la gracia estará en que en recuperar agente
en reorientar gente, porque quizá han cogido
unas líneas que no son las suyas y por eso están poco a gusto,
están abandonando,
pero podemos recuperarlo esencia otro ámbito que es el suyo,
que estáis viendo ahí como he comentado es este trabajo.
De momento está nivel de asignatura dentro de una asignatura.
Por lo tanto a nivel de matriculación yo no trabajo un esto.
Hay gente en la universidad que trabaja a nivel
de recomendación de matrícula,
es decir, en base a las notas, los estudiantes,
y cómo van evolucionando a cómo nosotros fuesen bloques
no predice asignaturas o lo que llamamos asignaturas;
muerte, no evitar las teatros;
muerte que hace que los estudiantes realmente abandonen a nivel de grados
o másteres otro nivel de investigación vale
y pero a nivel de asignatura lo la experiencia
o lo que nos hemos encontrado es lo que he comentado.
La satisfacción incrementa la satisfacción de los estudiantes
que participan en este momento estamos en participación,
no podemos obligar a estudiantes que participan.
Te responden porque no me he explicado,
pero básicamente los los mensajes no nos los envía una máquina,
si vale en base a un riesgo,
pero se envían con el nombre del profesor responsable,
no responsable, profesor de aula.
Gracias.
Estudiantes reciben el mensaje,
como si lo enviara su profesor están validados
es decir, sabe todo el mundo que se está enviando claro.
Pensemos en la visión del del estudiante,
un día recibe un mensaje de su proceso o la soy equips.
No es hora y te pasa.
Esto te responden al principio.
Yo estaba en el medio claro, la primera, la primera pase,
es lo voy puede probó.
Yo si funciona lo paso a los profesores de aula,
no te responden.
Gracias.
Me acuerdo de un mensaje?
Por fin, no soy un número,
no soy número, es decir,
pie y ven que hay alguien para viendo si hay alguien que se preocupa
y por empezar empiezan.
Empieza la satisfacción,
después recuperados unos cuantos a nivel de investigación.
Se ha hecho unos pilotos que se están haciendo pilotos
y claro recuperase algunos, aunque algunos no tendientes,
ha ocupado las todas las penas, y.
Y me estás diciendo que suspenderé por qué no?
Claro, es que el modelo dice de que vas bajando las notas.
Primera sacase una un ocho a cines, un cinco los modelos me dicen
que las siguientes era un 3, que serán
tres nos quedemos los estudiantes normalmente cuando van bajando
las notas cómo va incrementando la dificultad de la asignatura
acaban suspendiendo.
Así que ponte las primas vale,
vale, pues yo lo haré son estas pequeñas cosas
y además lo importante es la automatización,
no es decir, es un sistema bastante del sentido.
En de automatizar hay un, hay un trabajo previo
no de los profesores de vale dependiendo de los riesgos,
dependiendo de las así de las actividades que les pico
cada estudiante no que le ofrezco que recursos adicionales
dependiendo hay un trabajo previo muy importante, no de diseño,
pero no había una vez lo tienes.
Todo montado, pues automatizar y solo esperar
que el estudiante responda.
Es decir, es decir, será ese,
cree que estuvo el que ha empezado?
No la discusión,
no la comunicación y básicamente eres tú qué esperas el retorno
de tiene un problema?
Te lo explica y además de lo que les he explicado,
se ayuda más, no un valor
añadido a al trabajo que hacemos los profesores?
Muy bien.
Pues muchas gracias David para finalizar simplemente
recalcar el ha explicado su modelo en su universidad
con unos sistemas de información para la tranquilidad
de todos en este caso pues UNED tiene otros sistemas de información.
Tiene Open el ems como el ms David ya lo ha explicado.
Ha dado unos ejemplos.
Tenéis todo a vuestra disposición como herramientas también
para poder sentar modelos similares predictivos con las herramientas
y con qué tenéis.