FRLP - I+D+i - GRUPFAC - GIDAS
http://hdl.handle.net/20.500.12272/1774
2024-03-29T11:12:23ZSistema informático de predicción de deserción estudiantil universitaria basado en un modelo de indicadores de regulación del aprendizaje, en entornos educativos mediados por TIC
http://hdl.handle.net/20.500.12272/9841
Sistema informático de predicción de deserción estudiantil universitaria basado en un modelo de indicadores de regulación del aprendizaje, en entornos educativos mediados por TIC
La 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).
2022-01-01T00:00:00ZSistema tutorial: incorporación de indicadores de regulación del aprendizaje como predictores de la deserción estudiantil
http://hdl.handle.net/20.500.12272/9830
Sistema tutorial: incorporación de indicadores de regulación del aprendizaje como predictores de la deserción estudiantil
La 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.; The regulation of learning enables students to transform their intellectual skills into academic competencies, which is an important predictor of academic performance and, consequently, student success. In this context, this project aims to incorporate learning regulation indicators obtained from a learning management system (LMS) into the current tutorial management system of UTN FRLP (ESDEU system). The main function of the ESDEU system is to automatically calculate dropout risk factors, present early warnings, and efficiently manage student follow-up. The proposed methods are the use of social network analysis (ARS) and data mining techniques. The information obtained from both methods will be used to build a model of indicators of student activity from the virtual courses, which will be incorporated into the ESDEU system. This enables to operate face-to-face, distance education, or
blended learning modalities. The main contribution is to promote the increase of effective promotion rates which contributes with Public Policies of social transformation in Higher Education.
2022-01-01T00:00:00ZHerramienta para la identificación temprana de riesgo de deserción estudiantil y gestión tutorial
http://hdl.handle.net/20.500.12272/9806
Herramienta para la identificación temprana de riesgo de deserción estudiantil y gestión tutorial
Argentina 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.; Argentina is characterised as being one of the countries with the lowest rate of graduate students, considering the number of university students (CEA, 2019). Due to this, the Secretary of University Policies develops a Strategic Plan of Development for Engineers (SPU, 2012) whose aim is to increase the number of graduates of the different engineering courses of studies.Within this context, from the beginning of 2017, the Universidad Tecnológica Nacional - Faculty Regional La Plata (UTN-FRLP) has been working on a Research and Development Project (PID) called Systematic Study of University Student´s Abandonment (ESDEU). This PID has great institutional importance for it formalises the first study on abandonment in the UTN-FRLP as well as it is intended to answer the current need of raising the graduate rate in every single field the regional university offers. The PID final product is a software of tutorial management based on a model of indicators of a risk of student´s abandonment. This system identifies those students who are about to drop out and it, then, enables strategies of students´
permanence adjusted to each student and to the institution. The main purpose of the project is to increase the effective graduate rate of Engineers, in agreement with the Public Policies and with the PEFI Plan, being the following its specific objectives: (i) Consolidating the first unified data base for the systematic study of dropping out, which gathers information from different sources: academic, questionnaires and attendance. (ii) Identifying future dropouts by considering early alerts. (iii) Registering the students development and follow-up. (iv) Providing indicator models which represent the
main factors causing the dropout. The activities performed to develop PID deepen the features and functions of the existing tools in Latin America, gaining references about the new potential
software, framing it under tutorial systems with impact on students´ dropout. Regarding the above points, the objectives of the system are optimised considering the modules and the necessary data sources, identifying the actors with their roles and profiles, modelling, then, the interactivity with the system.
Then, a Model of Desertion Indicator is obtained from techniques of Date Miner. As a final moment, the model is included to the system to predict a possible dropout.
2022-09-01T00:00:00ZRevisión de alternativas moodle para la extracción de indicadores de autorregulación del aprendizaje
http://hdl.handle.net/20.500.12272/9804
Revisión de alternativas moodle para la extracción de indicadores de autorregulación del aprendizaje
La autorregulación del aprendizaje desarrolla la competencia de aprender a aprender, permitiendo 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 concordancia con este marco, el objetivo final del proyecto es proponer un informe con indicadores de autorregulación del aprendizaje obtenidos de entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje (EVEAS),
particularmente del Campus Virtual Global (CVG) basado en Moodle que presenta UTN como entorno virtual oficial de enseñanza-aprendizaje. Para lograr este objetivo se plantea primeramente la revisión de las diferentes alternativas que ofrece el entorno Moodle para obtener en forma automatizada los indicadores
de la actividad estudiantil. Una vez elegida la opción más conveniente, confecciona un informe de seguimiento para cada alumno con el fin de ser incorporado al actual Sistema de gestión tutorial de la UTN La Plata. Se espera que dicho informe pueda ser utilizado por docentes y tutores al momento de evaluar el
perfil de riesgo de deserción de cada estudiante.
2023-01-01T00:00:00Z