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Item Sistema informático de predicción de deserción estudiantil universitaria basado en un modelo de indicadores de regulación del aprendizaje, en entornos educativos mediados por TIC(2022) Istvan, Romina; Lasagna, Valeria; Bacigalupe, María de los Ángeles; Rivero, JulietaLa regulación del aprendizaje permite a los estudiantes transformar sus aptitudes mentales en competencias académicas convirtiéndose en un importante factor predictor del rendimiento académico y por consiguiente del logro estudiantil. Incorporar este constructo a herramientas informáticas de gestión tutorial posibilita a las instituciones educativas caracterizar el perfil de cada estudiante y desarrollar estrategias de retención particularizadas promoviendo la tasa de graduación efectiva. En este marco, el presente proyecto plantea como objetivo general incorporar al actual sistema de gestión tutorial de la UTN FRLP (Sistema ESDEU) indicadores de rendimiento académico, presencialidad y regulación del aprendizaje obtenidos de entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje (EVEAS).Item Sistema tutorial: incorporación de indicadores de regulación del aprendizaje como predictores de la deserción estudiantil(2022) Istvan, Romina; Bacigalupe, María de los Ángeles; Lasagna, ValeriaLa regulación del aprendizaje permite a los estudiantes transformar sus aptitudes mentales en competencias académicas convirtiéndose en un importante factor predictor del rendimiento académico y por consiguiente del logro estudiantil. En este marco, el presente proyecto plantea como objetivo incorporar al actual sistema de gestión tutorial de la UTN FRLP (Sistema ESDEU) indicadores de regulación del aprendizaje obtenidos de entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje (EVEAS). La función principal del Sistema ESDEU se basa en calcular automáticamente los factores de riesgo de deserción, presentar alertas tempranas y gestionar de manera eficiente el seguimiento de los estudiantes. Como métodos propone la utilización del Análisis de Redes Sociales (ARS) y técnicas de Minería de Datos. La información derivada de ambos métodos será utilizada para la generación de un modelo de indicadores de la actividad estudiantil en cursos de EVEAs, que será incorporado al Sistema ESDEU, permitiendo a la herramienta operar tanto en la modalidad presencial, a distancia o semipresencial. Se espera como aporte fundamental promover el incremento en las tasas de promoción efectiva, contribuyendo de esta manera con las Políticas Públicas de transformación social en el área de la Educación Superior.Item Herramienta para la identificación temprana de riesgo de deserción estudiantil y gestión tutorial(2022-09) Istvan, Romina; Lasagna, Valeria; Bacigalupe, María de los Ángeles; Rivero, JulietaArgentina se caracteriza por ser uno de los países con menor graduación en proporción a la cantidad de estudiantes universitarios (CEA, 2019). Es por ello, que dentro de la Secretaría de Políticas Universitarias surge el Plan Estratégico de Formación de Ingenieros (SPU, 2012) cuyo fin es aumentar los egresados de las distintas carreras de Ingeniería. Dentro de este contexto, la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional La Plata (UTN-FRLP) desde principios del año 2017 se encuentra trabajando en el Proyecto de Investigación y Desarrollo (PID) denominado Estudio Sistemático de Deserción Estudiantil Universitaria (ESDEU). Dicho PID tiene una relevante importancia institucional ya que formaliza el primer estudio sobre deserción en la UTN-FRLP y responde a la necesidad actual de elevar la tasa de graduación efectiva en cada una de las Ingenierías que brinda la Regional. El producto final del PID es un software de gestión tutorial basado en un modelo de indicadores de riesgo de deserción estudiantil. Dicho sistema identifica a aquellos alumnos próximos a desertar y de esta manera, posibilita la determinación de estrategias de retención ajustadas a las particularidades del estudiante y de la institución. El Proyecto presenta como objetivo general elevar la tasa de promoción efectiva de Ingenieros, en apoyo a las Políticas Públicas y en concordancia con el Plan PEFI, siendo sus objetivos específicos: (i) Consolidar la primera base de datos unificada para el estudio sistemático de la deserción, la cual recopila información de diversas fuentes: académica, encuestas y asistencias. (ii) Identificar a posibles desertores mediante la visualización de alertas tempranas. (iii) Registrar el estado de avance y seguimiento de los alumnos. (iv) Brindar un modelo de indicadores que represente los principales factores causales de la deserción. Las actividades llevadas a cabo con el objetivo de realizar el desarrollo del PID profundizan en las características y funcionalidades de herramientas existentes en Latinoamérica, obteniendo puntos de referencia sobre el potencial del nuevo software, enmarcándolo en sistemas de tutorías con impacto en la deserción estudiantil. En función de lo anterior, se optimizan los objetivos del sistema contextualizando los módulos y fuentes de datos necesarias, identificando los actores con sus roles y perfiles, modelando así la interactividad con el sistema. Seguidamente se obtiene el Modelo de Indicadores de Deserción, mediante técnicas de Minería de Datos. Y por último se realiza la incorporación de dicho modelo al sistema para realizar la predicción de deserción de cada estudiante.Item Abordaje interdisciplinario para el estudio de la deserción universitaria en la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional La Plata(2022) Bacigalupe, María de los Ángeles; Istvan, Romina; Lasagna, Valeria; Rivero, JulietaUno de los desafíos de la universidad argentina es la atención a la permanencia de los estudiantes en las instituciones, promoviendo la terminalidad y graduación. En este contexto, desde 2017 la UTN FRLP trabaja en el desarrollo del sistema ESDEU (Estudio Sistemático de Deserción Estudiantil Universitaria), que utiliza técnicas de aprendizaje automatizado para calcular factores de riesgo de deserción, presentar alertas tempranas y gestionar de manera eficiente el seguimiento estudiantil, facilitando el conjunto de tareas de gestión tutorial. En el contexto actual de pandemia y pospandemia por COVID-19 surge la necesidad de atender la demanda de la semi-presencialidad y sistemas híbridos de enseñanza. Moodle constituye un entorno virtual de enseñanza-aprendizaje (EVEA) con múltiples potencialidades para el seguimiento de los estudiantes; provee indicadores factibles de incorporar al sistema ESDEU con el fin de colaborar en la detección temprana de la deserción. Diversos antecedentes indican que, dentro de los factores intervinientes en el sostenimiento de una tarea, la regulación del aprendizaje se transforma en un constructo necesario para desarrollar la competencia de aprender a aprender, convirtiéndose en uno de los factores predictores del rendimiento académico.En este sentido, la Neurociencia Educacional, como enfoque y transdisciplina que realiza la acción traslacional de seleccionar, analizar, discutir, sintetizar y llevar al diálogo educacional los resultados y propuestas de las ciencias del cerebro, del comportamiento, del aprendizaje y de la salud, colabora interdisciplinariamente con la Tecnología Educativa y Ciencias Computacionales para contribuir al estudio de la regulación del aprendizaje como variable de información en el seguimiento estudiantil mediante EVEAs, optimizando la utilidad del sistema ESDEU.Al momento, nuestros desarrollos indican que este camino de investigación interdisciplinaria constituye la vía adecuada para potenciar la detección precoz de la deserción y proveer datos para la gestión de los sistemas tutoriales que promuevan el sostenimiento y graduación universitaria.