Analítica del aprendizaje y big data en la transversalidad del curso Algoritmos de programación en plataforma e-learning con estudiantes universitarios
Esta investigación parte del problema del rezago académico en las instituciones de educación superior, consecuencia de la pandemia del COVID-19. Adicionalmente, debido al crecimiento del número de estudiantes específicamente de la Facultad de Ingeniería, esta investigación busca evaluar la pertinenc...
- Autores:
-
Ochoa Guevara, Nancy Edith
Montas Ventura, Carmelo de Jesús
Lara Saiz, María Isabel
Martínez Paredes, Olga Lucía
Amaya Becerra, Martha Nicolasa
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/3309
- Acceso en línea:
- http://fer.uniremington.edu.co/ojs/index.php/RHS/article/view/689
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3309
- Palabra clave:
- Data analytics
Prediction and improvement
Personalized learning
Feeling and behavior
Decision making
Analítica de datos
Predicción y mejora
Aprendizaje personalizado
Sentimiento y comportamiento
Toma de decisiones
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
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Learning Analytics and Big Data in the Transverse Programming Algorithms Course on an E-Learning Platform with University Students |
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Data analytics Prediction and improvement Personalized learning Feeling and behavior Decision making Analítica de datos Predicción y mejora Aprendizaje personalizado Sentimiento y comportamiento Toma de decisiones |
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Analítica de datos Predicción y mejora Aprendizaje personalizado Sentimiento y comportamiento Toma de decisiones |
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Esta investigación parte del problema del rezago académico en las instituciones de educación superior, consecuencia de la pandemia del COVID-19. Adicionalmente, debido al crecimiento del número de estudiantes específicamente de la Facultad de Ingeniería, esta investigación busca evaluar la pertinencia del curso de Algoritmos de programación transversal dictado en una plataforma de e-learning, o en algunos casos en modalidad híbrida, lo cual generó en su momento malestar en estudiantes y docentes. El objetivo de este estudio fue analizar la contribución de las metodologías de Analítica del Aprendizaje y big data a la mejora continua del curso de Algoritmos de programación transversal dictado en línea. Para alcanzarlo se aplicó la metodología cualitativa y la analítica de datos a la información recolectada durante el seguimiento exhaustivo realizado al comportamiento académico de los estudiantes del curso y de la gestión técnica del docente. Los resultados del análisis de los datos obtenidos demuestran que el aprendizaje personalizado aplicado en el curso remoto contribuye al acercamiento de los estudiantes y los docentes. Además, genera en ellos sentimientos de acogida, aliento y esperanza. Esto indica que la innovación aplicada en el curso es la salida a la paralización que, durante la pandemia, impedía a la universidad avanzar hacia la meta de la mejora educativa anhelada. |
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Para alcanzarlo se aplicó la metodología cualitativa y la analítica de datos a la información recolectada durante el seguimiento exhaustivo realizado al comportamiento académico de los estudiantes del curso y de la gestión técnica del docente. Los resultados del análisis de los datos obtenidos demuestran que el aprendizaje personalizado aplicado en el curso remoto contribuye al acercamiento de los estudiantes y los docentes. Además, genera en ellos sentimientos de acogida, aliento y esperanza. Esto indica que la innovación aplicada en el curso es la salida a la paralización que, durante la pandemia, impedía a la universidad avanzar hacia la meta de la mejora educativa anhelada.This research is based on the problem of academic lag in higher education institutions as a result of the COVID-19 pandemic. Additionally, – due to the growth in the number of students specifically in the Faculty of Engineering – this analysis seeks to evaluate the relevance of the Transversal Programming Algorithms course taught on an e-learning platform or in some cases using a blended approach, a situation that generated discomfort at the time for students and teachers. The objective of this study was to analyze the contribution of Learning Analytics and big data methodologies to the continuous improvement of the Transversal Programming Algorithms course taught online. To achieve this, qualitative methodology and data analytics were applied to the information collected during the exhaustive monitoring conducted on the academic behavior of the students of the course and the technical management of the teacher. The results of the analysis of the data obtained demonstrate that the personalized teaching applied in the remote course contributes to bringing students and teachers closer together. Furthermore, it generates in them feelings of belonging, encouragement and hope. This indicates that the innovation applied in the course is the solution to the paralysis that, during the pandemic, prevented the university from moving towards the goal of the desired educational improvement.17 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Dirección de Humanidades2339-4196Data analyticsPrediction and improvementPersonalized learningFeeling and behaviorDecision makingAnalítica de datosPredicción y mejoraAprendizaje personalizadoSentimiento y comportamientoToma de decisionesAnalítica del aprendizaje y big data en la transversalidad del curso Algoritmos de programación en plataforma e-learning con estudiantes universitariosLearning Analytics and Big Data in the Transverse Programming Algorithms Course on an E-Learning Platform with University StudentsArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de revistaPublication2487763b-8b51-47c4-9dd5-e7efbf375e2avirtual::77-12487763b-8b51-47c4-9dd5-e7efbf375e2avirtual::77-1ORIGINALRHS_a07v12n1.pdfRHS_a07v12n1.pdfapplication/pdf483432https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/08673e64-215f-4173-9712-33f58b901373/download06c987d16bd646abcfc021fa24192e71MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8126https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/a5134678-a6c9-4148-b3e0-a4279418b053/downloadb65bddf288c0bb21da11f625906afa20MD52TEXTRHS_a07v12n1.pdf.txtRHS_a07v12n1.pdf.txtExtracted texttext/plain52391https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/6a403e86-f079-4655-a4b0-0e2e22fee70c/download54d5e96f7f05c2c1bc254c70a18080eeMD55THUMBNAILRHS_a07v12n1.pdf.jpgRHS_a07v12n1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4496https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/b3b14265-1ee8-46a6-9c22-ee5fae0c5c7b/download265b6cccc07260498434d155d640fc04MD54123456789/3309oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/33092025-10-21 21:47:45.712https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.coQ0MgQlktTkMtU0EgNC4wIERFRUQKQXR0cmlidXRpb24tTm9uQ29tbWVyY2lhbC1TaGFyZUFsaWtlIDQuMCBJbnRlcm5hdGlvbmFsCmh0dHBzOi8vY3JlYXRpdmVjb21tb25zLm9yZy9saWNlbnNlcy9ieS1uYy1zYS80LjAv |