Vale, muy bien.
Bueno, gracias primero a Manuel, gracias al resto de miembros
de la Sociedad Española de Educación de Ley Cubo por el galardón
y por darme la oportunidad de dar un resumen de mi trabajo,
que efectivamente ha sido llevado a cabo
en la Universidad de Vigo, tutorizado por Martín Llamas
y por Manuel Cairo, aunque en la actualidad mi afiliación
es con la Universidad de Santiago de Compostela
.
Que tengo que puntualizar, no vaya a ser que se enfade alguien.
Todo hay que mencionarlo.
Ok, entonces, siendo un trabajo encuadrado
dentro de la disciplina de analítica de datos,
hablaré un poco para introducir la motivación del mismo
y del contexto antes de resumir a grosso modo las contribuciones
que se han realizado y finalmente hacer una pequeña reflexión.
De lo que es un poco todo el trabajo general.
Entonces, por una parte, entrando en la motivación,
lo primero que hay que entender es el contexto cambiante de la educación
desde que entramos al siglo XXI, especialmente.
Se han introducido un montón
y se han ido desarrollando muy rápido las tecnologías,
sobre todo la adopción por parte de las universidades en particular,
de todos los entornos educativos en general,
de herramientas como el sistema de gestión de aprendizaje o LMS.
Ha potenciado el uso, digo en España
porque.
Es el contexto particular que estamos analizando,
pero de uso general en la educación,
de aprendizaje potenciado por la tecnología.
Esto ha permitido el surgimiento de nuevas metodologías de enseñanza.
Pues ahora, precisamente, ahora mismo,
estamos, digamos, presentando.
Presentado este trabajo y realizando esta ceremonia
en la sede de la UNED, Universidad de Distancia,
así que estaréis bien familiarizados con metodologías
como el aprendizaje en línea o el aprendizaje semipresencial,
lo que se conoce como blended en inglés.
Y esto también ha ido un poco dirigiendo el aprendizaje
hacia un enfoque más centrado en el estudiante,
en lugar del enfoque clásico centrado en el profesor,
pues, digamos, en un entorno clásico de educación en el que entras
a un aula y vas a dar la charla.
Entonces, aquí se intenta, últimamente se intenta, digamos,
cambiar el foco hacia el alumno.
Y eso realza la importancia que tienen las capacidades de aprendizaje
autorregulado para mejorar, digamos, el rendimiento,
mejorar la calidad del aprendizaje.
Entonces, hablando ahora un poco sobre rendimiento académico
en educación superior, que este quizás es uno de los problemas
dentro de las universidades que más preocupan en ciertos aspectos.
Esto es especialmente prominente en alumnos de primer año,
digamos, problemas de altas tasas de fracaso, altas tasas de abandono,
evidentemente, pues depende un poco de la disciplina de la carrera
de la que hablemos.
Y es algo que preocupa a muchas instituciones educativas
y existen mecanismos activos para intentar dar respuesta
a estos problemas.
Existen muchas universidades ahora mismo,
muchas escuelas, programas de mentorización
para intentar que la adaptación de los estudiantes de primer curso
en particular sea mejor.
Bueno, yo puedo hablar por experiencia propia.
En la Universidad de Santiago
se nos requiere, por ejemplo, si existen materias
en las que la tasa de aprobados sea anormalmente baja o inferior,
nos piden a los docentes que elaboremos un informe
para explicar cuál ha sido la situación.
Quiero decir que es evidentemente un problema
o, digamos, un asunto que interesa y que preocupa a las instituciones,
¿no?
Entonces, hemos hablado,
por una parte, de la introducción de la tecnología
de la autorregulación del aprendizaje,
hemos hablado del problema del rendimiento en las instituciones
de educación superior y, por último, metemos, digamos,
el tercer elemento importante
en esta tesis, que son las analíticas de aprendizaje.
Las analíticas de aprendizaje, digamos, se pueden encuadrar.
Es una disciplina que se puede encuadrar dentro del minado
de datos, de la analítica de datos en general,
pero evidentemente con el contexto específico de la educación, ¿no?
Con esto lo que quiero mostrar es la explosión, digamos,
en popularidad de la disciplina de analíticas de aprendizaje,
al menos dentro de la comunidad educativa, ¿no?
Utilizo como referencia el número de resultados de publicaciones
científicas en Scopus, de Learning Analytics,
que es un término que se definió por primera vez en 2010
y a partir de ahí fue creciendo de forma prácticamente exponencial
hasta tener su pico a finales de la década de 2010.
Así que digamos que fue un tema de investigación muy popular
dentro de lo que es los investigadores educativos.
Y que ha tenido diversos, digamos, diversas vertientes,
diversos tipos de aplicaciones.
En esta tesis lo hemos usado más como tipo
o más dentro del campo de la analítica predictiva,
predictores de rendimiento, indicadores de autorregulación
de estudiantes.
Bueno, me meteré
o mostraré un poco más adelante la presentación.
Pero bueno,
vistos estas tres pinceladas de motivación,
nos hemos marcado.
El objetivo de esta tesis
de la registración de contribuciones en esta disciplina de aprendizaje,
teniendo en cuenta la perspectiva de aprendizaje autorregulado,
como hemos mencionado al principio, ¿no?
Centradas especialmente
en el contexto de estudiantes en primer año,
que como decimos, quizás el primer año de universidad
es probablemente el que más dificultades presenta
para los estudiantes, y centradas en el uso de la analítica predictiva
para detectar estudiantes en riesgo de fracaso o de abandono.
Digamos, lo que queremos también es.
Con la perspectiva de aprendizaje autorregulado,
realizar perfiles o poder perfilar a los estudiantes en función
de sus habilidades de autorregulación
y conseguir detectar a una etapa lo más temprana posible
cuáles de ellos podrían pasar por problemas
dentro de su proceso de aprendizaje y tratar de mejorar o de optimizar
la ayuda que se les proporciona.
Primero un poco, digamos, pasada la introducción,
Voy a hablar un poco del marco teórico
en el que se ajusta esta tesis, porque estamos hablando realmente
de dos campos de investigación que son enormes de por sí.
Una parte del aprendizaje autorregulado,
por otra parte las analíticas de aprendizaje.
Entonces, tenemos un poco que centrar el tema.
Entonces, en cuanto a aprendizaje autorregulado,
digamos que esto ha sido un tema más que he estudiado
desde los años 80, incluso antes, probablemente el primer autor.
Importante, el primer autor más conocido
de aprendizaje autorregulado es Zimmerman, que fue el que, digamos,
ideó los primeros modelos populares de aprendizaje autorregulado
en los 80.
Pero no es el único
y no existe un estándar para modelo de aprendizaje autorregulado,
sino que más bien la definición y el modelado de aprendizaje
autorregulado se ajusta al contexto en el que se quiera, digamos,
el contexto en el que el académico se quiera estudiar,
Y a las necesidades específicas de los casos de estudio en cuestión.
Entonces, digamos que dentro de los modelos de autorregulación
se identifican numerosas categorías.
Por ejemplo, mencionamos aquí establecimiento de metas,
gestión del tiempo, regulación de emociones,
registro de aprendizaje, autoevaluación.
Todo esto, digamos, la capacidad de un estudiante
de realizar estas tareas de forma efectiva,
forma parte de su perfil de autoregulación.
Y como mencionaba, ¿no?
Distintos autores pueden considerar
o pueden centrarse en una u otra categoría
y, en cierto modo, nosotros en este trabajo
vamos a hacer lo mismo.
Vamos a establecer un marco de autorregulación
y vamos a establecer una serie limitada de categorías
en las que nos vamos a centrar.
Por otra parte, en la disciplina analítica americana
se puede ver aquí un mapa de conceptos que se había elaborado
para la tesis.
Destaco el par de elementos importantes.
Que considero más importantes.
Lo primero, existen numerosos tipos de aplicaciones de analíticas
de aprendizaje, por ejemplo, indicadores de rendimiento
o recomendadores de recursos o predictores de fracaso,
de abandono o de calificaciones.
Lo que tienen en común todas estas aplicaciones
es que son sensibles al contexto académico
en el que se implementa.
Las aplicaciones de analíticas de aprendizaje no existen nunca
en un vacío.
Y no sé si se puede considerar,
si lo consideraría como una propiedad de estas aplicaciones
o como una limitación.
Generalmente siempre se presentan en función de un contexto académico
concreto.
Una asignatura, un centro educativo,
una universidad.
Evidentemente, cuanto mayor sea el contexto
en el que se va a abarcar, menor es la efectividad.
En general, de estas herramientas.
Y nosotros, de hecho,
lo hemos enfocado a una única asignatura
que mencionaré más tarde.
Los contextos académicos se definen por metodologías docentes
y metodologías de evaluación.
Destaco dentro de las metodologías docentes el aula invertida
dentro de la categoría de aprendizaje semipresencial,
porque es también una propiedad del contexto que es pertinente
para esta tesis.
Lo menciono aquí.
Entonces, los datos
a partir de los que se realizan estudios de esta tesis corresponden
a una materia del primer curso del grado en Ingeniería de
Tecnologías de Telecomunicación, Arquitectura de Ordenadores,
en la Universidad de Vigo.
Se han tomado datos de los cursos 2020-2021 y 2021-2022.
Digamos que se ha adoptado una metodología iterativa
a la hora de realizar este estudio.
Quiero decir que.
Las analíticas que describiré más tarde se han realizado primero
con los datos del 2021.
A partir de ahí, a partir de los resultados
que se han obtenido, se ha refinado, digamos,
la metodología del estudio y se ha repetido de nuevo
con los datos del curso 2021-2022.
Entonces, como propiedades de este curso
se utiliza la aula invertida, para aquellos que no estéis, bueno,
estaremos todos familiarizados, digamos,
pero porque quede en registro, ¿no?
Es una metodología en la que las actividades
típicamente realizadas en el aula se realizan en casa, las actividades
típicamente realizadas en casa se realizan en el aula.
En este contexto,
pues, las, digamos, las clases magistrales
se graban en vídeo para que los estudiantes.
Los vean en casa y después al llegar a clase
se dedica el tiempo principalmente a ejercicios prácticos
y a la realización de exámenes.
Digamos que se implementa un sistema de evaluación continua intensa,
como lo llaman los docentes de esta asignatura,
en el que se realizan seis exámenes a lo largo de todo el curso
de 16 semanas.
Entonces, aproximadamente cada dos o tres semanas
se realiza una prueba evaluable en la que se evalúan los contenidos
de la asignatura hasta ese punto.
Como fuentes de datos para este trabajo,
aquí combinamos lo que yo llamo fuentes de datos observacionales
y fuentes de datos autorreportadas.
Para los observacionales, digamos,
la principal son los registros del LMS utilizado en la asignatura,
que es Moodle.
Estos registros incluyen toda la actividad
de los estudiantes que realizan mientras están registrados
o mientras están dados de alta en la plataforma,
recursos a los que acceden,
evidentemente todo con sus timestamps correspondientes,
con sus marcas de tiempo, marcas temporales.
Incluye también rendimiento de actividades de autoevaluación,
por ejemplo.
Incluye el consumo de vídeos,
la visualización de todo tipo de recursos.
Entonces, esto por una parte, y en esta materia
se utiliza una plataforma aparte para la corrección,
la evaluación de exámenes.
Blended Assessment, que usamos estos registros de esta plataforma
como complemento para obtener datos más detallados
sobre el proceso de evaluación de las pruebas de esta materia, ¿no?
Estos datos observacionales
se complementan con cuestionarios de autorregulación, ¿no?
Lo que queremos aquí
es tratar de elaborar métricas, a partir de estos datos,
elaborar métricas que se relacionen con las distintas categorías
de autorregulación que mencionaré más tarde.
Entonces, esto lo hemos completado con cuestionarios de autorregulación
basados en instrumentos existentes en la literatura, digamos,
basados y adaptados, por ejemplo, del MSLQ,
o del CBAP,
creo que es ese el acrónimo correspondiente, pero bueno,
digamos que se ha hecho una revisión de literatura importante
en cuanto también a los instrumentos autorreportados de autorregulación
para poder utilizar nosotros también en las clases.
Y estos cuestionarios
se han administrado al inicio del curso y a intervalos regulares
a lo largo del mismo.
Vale, paso a hablar de la contribución principal.
En la descripción principal de esta tesis,
como mencionaba, la que yo considero principal,
queremos realizar perfilados de autorregulación de estudiantes
que sean sencillos de entender para los estudiantes
y para los docentes también.
Digamos que un problema que se ha detectado respecto
al aprendizaje autorregulado es su falta de conocimiento,
tanto por docentes como por estudiantes,
de lo que es y de su importancia.
Entonces, digamos que.
Podéis llamarlo como una herramienta de concienciación.
Entonces, dadas esas condiciones,
queremos definir un modelo de autorregulación
que tenga un número reducido de categorías,
que se asocie de forma viable con los datos que nosotros tenemos
y que cubra las áreas más relevantes de la apariencia de autorregulado
que se han presentado antes.
Y, como decía, queremos, a partir de los datos que tenemos,
queremos elaborar una serie de métricas de autoregulación
que se asocien a una de las categorías.
Y, importante, que sean métricas cuantitativas.
Perdón, métricas cuantitativas.
En ese sentido, lo que queremos,
a ver, es difícil, en cierto modo, establecer umbrales.
En el sentido de, ok, tienes esta métrica de autorregulación,
tienes que llegar a un cierto valor para considerar que son buenas.
Es difícil de hacer.
Al final, lo que se va a hacer es una comparación
de las habilidades de autorregulación de los estudiantes entre sí.
Desde ahí lo importante es que sean cuantitativos, ¿no?
Entonces, después de un estudio en la literatura de autorregulación,
pues se han elegido, ¿no?
Se han elegido estas cinco categorías
que cubren a nuestro criterio los aspectos más importantes
de autorregulación y dentro de cada una de las categorías,
pues entra una serie de métricas, que no me voy a meter en detalle,
pero bueno, por ejemplo, aquí en la estrategia de aprendizaje
estudiamos métricas relacionadas a los patrones de uso
de los estudiantes en el LMS, ¿no?
Por ejemplo, cuál es la frecuencia con la que los estudiantes
interactúan con los LMS,
cómo de largas son las sesiones en el LMS.
Hay algunos estudiantes que entran y ven un vídeo
y se van.
Entran más frecuentemente, pero con sesiones más cortas.
Hay otros que hacen al revés, con mucha menos frecuencia,
pero esencialmente que hacen una maratón de recursos
de actividades dentro del LMS.
Dentro de la gestión del tiempo,
estudiamos no solo el tiempo invertido en sesiones en el EMS,
sino también la regularidad,
digamos, ahí se distribuye el tiempo adecuadamente,
el tiempo de trabajo en las distintas semanas del curso,
hay semanas en las que hay muchas más actividades
que otras, etcétera.
Cuestión de recursos,
cómo se aprovechan los recursos que pone a disposición del alumnado.
Dentro de monitorización y autoevaluación,
encuadramos tanto el tiempo tardado en revisar la corrección
de un examen,
esta es una métrica relacionada con los registros de BEA,
una plataforma de evaluación, Y también se relaciona
con los resultados de las pruebas de autoevaluación
que se ponen a disposición del alumnado de manera regular.
Dentro de cada una de estas categorías, bueno,
no hay estas métricas que acabo de mencionar,
son las métricas que llamamos observacionales,
las basadas en los registros
que tenemos tangibles de las plataformas educativas.
Todas estas métricas se complementan con los resultados
de los cuestionarios de autoevaluación.
Como mencionaba, se administran al principio y durante el curso.
Finalmente, acabamos centrándonos,
acabamos dirigiendo los resultados de los cuestionarios
de autoevaluación hacia la categoría motivación y confianza
y acabamos descartando los resultados del resto de categorías.
Esto ha sido, digamos, uno de los cambios que se hicieron,
como mencionaba, dentro del proceso iterativo de investigación
de un año a otro.
Al ver que realmente no teníamos datos que se relacionasen
directamente con motivación y confianza, ¿no?
Y en esta categoría dependemos más de los cuestionarios,
pues, en el segundo año hemos dirigido los cuestionarios más
a evaluar esta categoría y no las otras, ¿no?
Con las otras nos hemos quedado con los datos observacionales, ¿no?
Entonces, a partir de esto hemos hecho, evidentemente,
un estudio de correlación en el que hemos visto
cómo podía ser de esperar que hay métricas que están relacionadas
las unas con las otras de manera bastante significativa,
especialmente las que se refieren al uso de recursos en el LMS,
a la gestión de tiempo, etc.
Todo eso, al final, sigue siendo, a fin de cuentas,
Continúa siendo, a fin de cuentas, todos los datos que están disponibles
en el LMS.
Así que tiene sentido que estén relacionadas entre ellas.
Como decíamos aquí, algunas, la relacionada a los intentos
en los test de autovolación y al uso de recursos,
evidentemente, cabe esperar que estuviesen relacionadas
o altamente correladas con el uso del tiempo.
Y lo que hemos hecho también
es utilizar, para relacionar con el rendimiento académico,
digamos, Intentar, con un modelo de regresión lineal,
establecer o elaborar un predictor de notas,
un predictor de calificaciones a partir de todas estas métricas.
No todas las métricas se han observado que tengan relación
con los.
Con los resultados de los exámenes.
Aquí destaco, simplemente en azul,
aquellas que han tenido, por el valor P,
una significación estadística relevante con la nota final.
Y eso ha dado lugar a un modelo que explica más
o menos dos tercios de la varianza de la calificación del alumnado,
con un error residual más o menos de 0,16 unidades
dentro de una escala de 10.
Así que, evidentemente, el modelo tiene margen para mejora
por estos parámetros,
pero dentro de los recursos que tenemoslo consideramos
bastante aceptable.
Como contribuciones secundarias
-paso así un poco rápido, para no irme mucho más de tiempo
-, Hemos llevado a cabo, o hemos,
aparte del regresor, hemos tratado de elaborar un clasificador
que intente identificar qué alumnos están en riesgo de abandono
o de fracaso en épocas muy tempranas del semestre.
En épocas muy tempranas, queremos decir,
antes de que se haga la primera prueba de evaluación,
pues intentar sacar un informe,
intentar detectar cuáles de estos alumnos.
En función de su actividad en el LMS,
son propuestos,
serían propuestos a abandonar la asignatura o a suspender.
Para ello se han probado distintos algoritmos
de aprendizaje automático.
Hemos observado dentro de lo que hemos probado
Random Forest, que es el que ofrece mejor rendimiento
en ambos escenarios.
Con los datos tenemos siendo capaces de clasificar
a un alumno entre, digamos, abandono o no abandono a inicio
del curso con un 90% de precisión.
Y entre aprobado y suspenso, más o menos como 85% de precisión.
Y por último, otro estudio pequeño que hemos hecho, digamos,
sobre las diferencias en uso de LMS entre estudiantes de primer año
y repetidores.
Pues me llamaba la atención una de las preguntas que se hizo
en una de las presentaciones anteriores, ¿no?
Pero aquí hemos llegado a la conclusión de que por.
Por el volumen de actividad,
digamos, y por el uso que hacen de la plataforma
online de los estudiantes noveles y repetidores,
merece la pena, digamos, es importante tratarlos por separado
para estos estudios.
Se ha observado que el número de acciones,
el volumen de actividad en el EMS
para estudiantes de primer año está significativamente relacionado,
es predictor significativo de su nota final,
pero esto no es cierto para nada para estudiantes repetidores.
Los estudiantes repetidores tienen mucha menos actividad
en el LMS en general y, además, no se ha observado
que tuviera ningún tipo de relación el volumen de actividad en el LMS
con la nota final obtenida.
En cambio, eso sí que ha sido cierto en estudiantes de primer año.
Pero esto, digamos, que ha sido un hallazgo
llevado a cabo en las primeras fases de la tesis
y que ha condicionado el escenario que hemos definido
para el resto de contribuciones.
Por último, aquí tengo un resumen de contribuciones.
Digamos que esto es lo que he ido enumerando hasta ahora.
Voy a destacar la producción científica.
A partir de esta tesis
se han elaborado tres artículos en revistas interesadas en JCR
y doce contribuciones en congresos nacionales o internacionales,
incluyendo algunos congresos relevantes
dentro de la tecnología educativa, como es Educom o como es el FIE,
Frontiers in Education.
Y, por último, digamos, identifico una serie de vías de mejora
o de, digamos, trabajo futuro.
Digamos que, primero de todo, digamos, reconozco que se puede hacer
un mejor aprovechamiento de los datos,
como, por ejemplo, intentar utilizar un mayor uso de los datos
detallados de evaluación que tiene la plataforma BEA, ¿no?
Como todos los que hemos trabajado en analítica de datos,
una cosa es tener los datos, otra cosa es que sean sencillos
de utilizar o de integrar, digamos, en los estudios,
que eso suele ser una limitación importante
de este tipo de análisis, ¿no?
Por otra parte, probar de forma más formalizada
distintos algoritmos de aprendizaje automático
y tratar de optimizar más los resultados obtenidos
con los mismos, ¿no?
Y considerar un rango más amplio de contextos,
que esto lo mencionaba al principio,
esto es una limitación o una propiedad muy común
en este tipo de herramientas, ¿no?
Y, por último,
digamos que esto es una reflexión del yo, del Martín de 2015,
no de 2023, ¿no?
Ahora, digamos,
todo lo que es el campo de la inteligencia artificial
está un poco condicionado por la emergencia de los LLM.
Y, digamos, aquí el campo de la educación no se salva.
Hay muchísima gente trabajando con LLM
dentro de la educación.
No me atrevo a hacer ahora mismo, digamos, un.
Una evaluación del impacto, de si va a tener un impacto enorme
los LMS, evidentemente lo está teniendo,
pero si va a seguir creciendo ese impacto,
o si ese impacto va a ser duradero, va a durar en el tiempo,
como a lo mejor pudo ser cuando se introdujo Internet.
Pero bueno, desde luego es un dato a tener en cuenta.
Y bueno, hasta aquí la presentación.
Evidentemente me he dejado un montón de cosas en el tintero,
Pero es difícil resumir, digamos, el trabajo de varios años
en esta presentación.
En cualquier caso, muchas gracias por vuestra atención.
Doy de nuevo agradezco a la Sociedad Española de la Educación del IEQ
por el premio.
Y nada, tenéis aquí mi dato de contacto
para cualquier consulta que podáis tener.
Muchas gracias, Martín,
por presentarnos este estupendo trabajo.
Y bueno,
podemos tener cinco o seis minutillos de turno de preguntas.
Bueno, yo tengo alguna pregunta.
Bueno, en el tema de la autorregulación,
si he entendido bien, hay una serie de cuestionarios
que los alumnos autorreportan varias veces durante el curso
y, por otro lado, datos en la propia plataforma
de Moodle, del LMS también, de esa autorregulación.
Entonces, bueno, algunos autores comentan que a veces los datos,
cuando los reportan los propios alumnos,
a veces se reportan mal porque o bien no son conscientes o.
Entonces, no sé si.
Creo que, bueno,
que a lo mejor no era el foco del trabajo y a lo mejor esto no.
Estaba fuera del ámbito,
pero no sé si por casualidad a lo mejor
habíais analizado si realmente lo que reportan los alumnos
en los cuestionarios está acorde a lo que luego hacen,
a los datos de autorregulación de los propios eventos.
Y al final esa condición, digamos, de.
Es uno de los motivos por el que, al final,
acabamos descartando la gran mayoría de métricas
o los datos cuestionarios para la mayoría de categorías,
excepto cuando nos quedaba más remedio.
De todas formas, al final,
como se han elaborado los cuestionarios,
es básicamente realizando un banco de preguntas.
Como decía, tomadas o adaptadas de cuestionarios existentes
y se han realizado medidas de consistencia interna
para asegurarse de la validez del cuestionario.
Se ha utilizado el alfa de Chromebook
porque es una medida de consistencia interna
para validar el cuestionario.
En cuanto a las respuestas, no puedo.
Quizás no puedo asegurar al 100% lo que decía,
siempre hay el miedo de que te esté un poco tomando el pelo,
pero dentro de lo que cabe, los datos autorreportados que nos quedaron,
al menos para la categoría de motivación y confianza,
se han detectado que al menos sí que eran significativos
a la hora de, bueno,
dentro de lo que es el impacto al rendimiento académico.
Lo dicho, eso no necesariamente.
No necesariamente habla de la veracidad de esos cuestionarios,
pero al menos sí que, digamos, tiene un impacto.
Los cuestionarios sabemos que tienen impacto,
están relacionados con lo que es el rendimiento,
que al final es lo que más nos interesa.
Es decir, no sé si esto responde bien a.
Sí, entiendo que al final los datos que utilizaste
y si relacionaban bien con lo que queríais predecir,
que al final es el foco del trabajo.
Y sí, luego también era por si acaso hubieras analizado, pero bueno,
sé que no es el foco del trabajo, entonces.
Pensaba que lo más normal es que el foco es en la predicción.
Entiendo si habíais visto,
si hay concordancia entre lo que hacen
y lo que dicen.
Si los indicadores de acciones en la plataforma
van acorde un poco a lo que responden en un cuestionario
de autoevaluación.
Es una buena idea.
No es algo que hiciéramos, pero no es una mala idea.
Se podría recuperar más adelante.
Bueno, no sé si hay alguna pregunta más.
Sí.
Que la autoregulación sea algo que tiene que ver
con cada individuo, pero también con la asignatura,
si eso es lo que.
El contexto,
claro, hablo específicamente del contexto educativo.
Aquí estamos hablando de un curso,
específicamente primer año de ingeniería,
con una metodología concreta o la invertida,
con una serie, bueno, con una metodología de evaluación concreta,
pues, realizando una serie de pruebas cortas a lo largo del curso.
Entonces, Evidentemente, los datos a partir de los que realizamos
este estudio están directamente y muy.
Digamos, muy relacionados con esto.
Entonces, digamos, si mueves este contexto
quizás a otro tipo de titulación, a otro tipo de metodología,
a lo mejor no tienes datos sobre visualizaciones de vídeos
en la plataforma, correspondientes a la invertida,
a lo mejor no tienes tantos datos de evaluación
como tuvimos nosotros a disposición.
Por eso digo que al final el.
Las herramientas analíticas de analización en general
están muy ligadas al contexto en el que se hacen, ¿no?
Y, en general, la mayoría de herramientas,
salvo que.
Bueno, hay herramientas
que, digamos, se dirigen a instituciones enteras
y ya trabajan con datos, digamos, a un nivel más alto,
como pueden ser rendimiento en múltiples asignaturas
o incluso datos demográficos en el alumnado,
que es algo que no hemos considerado, ¿no?
Entonces, hay datos más genéricos que se podrían utilizar,
pero si apuntas a un curso en concreto, lo más normal
es que no puedas trasladar el estudio directamente a otro.
Pues, bueno, muchísimas gracias.