Interacción de los estudiantes con las actividades de Moodle: un estudio basado en Web Mining

• Muñoz-Gea, Juan Pedro ^[1] ; Pérez de la Cruz, Francisco Javier ^[2] ; Busquier Sáez, Sonia ^[1] ; Silva Pérez, María Magdalena ^[1] ; Angosto Hernández, Carlos ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Cartagena

     Universidad Politécnica de Cartagena

     Cartagena, España

     
  2. [2] Universidad Politécnica de Cartagnea
• Localización: TECHNO REVIEW: International Technology, Science and Society Review / Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad, ISSN-e 2695-9933, Vol. 5, Nº. 1, 2016, págs. 19-28
• Idioma: español
• DOI: 10.37467/gka-revtechno.v5.453
• Títulos paralelos:
  • Student Interaction with Moodle Activities: a Study Based on Web Mining
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Dialnet Métricas: 1 Cita
• Resumen
  • español

    El propósito de este artículo es analizar el aprendizaje a un conjunto de datos obtenidos de la plataforma Moodle y hacer seguimiento de la actividad del alumno como requerimiento imprescindible para este nuevo proceso de enseñanza-aprendizaje interactivo en la implantación del Espacio Europeo de Enseñanza Superior (EEES), ha supuesto una modifica-ción sustancial en los procesos de evaluación. Se utiliza como metodología la minería web distintas de las asignaturas para extraer información utilizando variables que aportan información acerca de la forma en la que los estudiantes interactúan con distintas actividades configuradas en la plataforma virtual Moodle, así como el seguimiento que hacen de la asignatura teniendo en cuenta variables temporales. Se evidencia en los resultados que los sistemas para la gestión del aprendizaje, Learning Management System (LMS), en forma de plataformas virtuales de enseñanza almacenan gran cantidad de informa-ción que permiten extraer las distintas interactuaciones con asignaturas previstas en la plataforma virtual Moodle. Se con-cluye que existe relación entre las interacciones con Moodle y el rendimiento académico, así como el uso de los estudiantes y profesores de dicha plataforma.

  • English

    The purpose of this article is to analyze the learning data set obtained from the Moodle platform andtrack student activity as an essential requirement for this new teaching-learning interactive in implementing the European Higher Educa-tion  Area  (EHEA)  has  been  a  substantial  changes  in  the  assessment  process.  The  various  web  mining  subjects  used  as  a methodology  to  extract  information  using  variables  that  provide  information  about  how  students  interact  with  different activities  configured  in  the  virtual  platform  Moodle  and  monitoring  that  make  the  subject  taking  into  temporary  variables account.  This  is  evidenced  by  the  results  that  systems  for  managing  learning,  Learning  Management  System  (LMS)  in  the form  of  virtual  learning  platforms  store  large  amounts  of  information  that  can  be  drawn  from  the  various  subjects  under interactuaciones with the virtual platform Moodle. We conclude that there is a relationship between interactions with Moodle and academic performance, and the use of students and teachers from the platform.

• Referencias bibliográficas
  • Agudo-Peregrina, A. F., Iglesias-Pradas, S., Conde-González, M. A., Hernández-García, A. (2013). Can we predict success from log data in VLEs?...
  • Baker, R., & Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future revisions. Journal of Educational Data...
  • Balgojevic, M., & Micic, Z. (2013). A web-based intelligent report e-learning system using data mining techniques. Computers and Electrical...
  • Donnelly, R. (2010). Interaction analysis in a ‘Learning by Doing’problem-based professional development context. Computers & Education,...
  • Ferguson, R. (2012).The state of learning analytics in 2012: A review and future challenges. Technical report KMI-12-01. UK: Knowledge Media...
  • Mostow, J., & Beck, J. (2006). Some useful tactics to modify, map and mine data from intelligent tutors. Natural Language Engineering,...
  • Philips, R., Maor, D., Preston, G., & Cumming-Potvin, W. (2012). Exploring learning analytics as indicators of study behavior. In: World...
  • Romero, C., & Ventura, S. (2007). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert Systems with Applications, 33(1), pp. 135-146.
  • Romero, C., Ventura, S., & García, E. (2008). Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial. Computer &...
  • Romero, C., & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics,...
  • Sims, R. (1999). Interactivity on stage: Strategies for learner-designer communication. Australian Journal of Educational Technology, 15(3),...