Web mining como herramienta para calcular la carga de trabajo del alumno en la enseñanza virtual

• Sergio Amat ^[1] ; Carlos Angosto ^[1] ; Sonia Busquier ^[1] ; Pilar Manzanares ^[1] ; Pablo Mira ^[1] ; María Muñoz ^[1] ; María Muñoz ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Cartagena

     Universidad Politécnica de Cartagena

     Cartagena, España

     
• Localización: II Congreso Internacional de Innovación Docente. CIID: Murcia, 20 y 21 de febrero de 2014, 2014, ISBN 978-84-695-9705-7, págs. 1122-1130
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El B-learning o enseñanza semipresencial es una realidad en la universidad española gracias a la disponibilidad y madurez de los sistemas de gestión de aprendizaje o LMS. Estos sistemas ofrecen herramientas para la gestión de contenidos y tareas, así como diferentes maneras de establecer canales de comunicación con los estudiantes. Además, ofrecen la posibilidad de supervisar y realizar un seguimiento de la participación de los estudiantes en los cursos creados. En este trabajo vamos a utilizar las herramientas de adquisición y análisis que ofrece Moodle, la herramienta LMS utilizado en la UPCT, así como Google Analytics, un servicio ofrecido por Google que genera estadísticas detalladas sobre el tráfico de un sitio Web. A partir del análisis de uno de los cursos con mayor participación, evaluaremos si es posible extraer patrones de comportamiento de los usuarios en función de los recursos y actividades que componen el curso, con un doble objetivo. Por un lado identificar acciones de mejora en la estructura, composición y programación de actividades, y por otro, identificar la carga de trabajo asociada al uso de este tipo de plataforma

  • English

    Blended learning (or B-learning) is a reality in the Spanish university because of theavailability and maturity of learning management systems or LMS. These systemsoffer tools for managing contents and tasks, and offer different ways to establishchannels of communication with students. In addition, they offer the ability to monitorand track the participation of students in the created courses. In this paper we willuse the tools of data acquisition and analysis offered by Moodle, the LMS tool usedin UPCT, and also Google Analytics, a service offered by Google that generates detailed statistics about a website's traffic. From the analysis of one of the courseswith the highest participation, we will evaluate whether it is possible to extractpatterns of user behavior depending on the resources and activities that make up thecourse, with a double purpose. On the one hand to identify actions to improve thestructure, composition and programming of activities, and on the other hand, toidentify the workload associated to the use of this type of platforms