Análisis e implementación de estrategias de enseñanza-aprendizaje en asignaturas de Matemáticas mediante detección de dependencias entre contenidos
Abstract
Desde hace varios años la investigación en Educational Data Mining, que tiene como objetivo el encontrar patrones en datos educacionales, se ha incrementado de forma sustancial. En este sentido, la aplicación de técnicas de Ciencia de Datos es muy conveniente para la extracción de conocimiento implícito en los cursos de enseñanza semi-presencial como el que usamos en nuestra Universidad (Moodle).
El uso de técnicas tales como agrupamiento, regresión, series temporales, etc, para la extracción de reglas entre datos educacionales, permiten visualizar importantes patrones que detecten deficiencias o vislumbren posibles mejoras en las herramientas de evaluación utilizadas en los cursos Moodle.
En esta propuesta se pretende desarrollar una herramienta usando el lenguaje R que, tomando como entrada las tablas Moodle de calificación, resumen de actividades y trabajode los alumnos, aplique técnicas computacionales para detectar patrones reales de dependencia entre contenidos y mejorar el proceso enseñanza-aprendizaje en las asignaturas de matemáticas en las que impartimos docencia.
La herramienta desarrollada, por una parte, ofrecerá al profesorado la posibilidad de generar actividades adaptadas al nivel de los distintos grupos de alumnos; por otra parte, extraerá reglas a partir de los patrones de dependencia de contenidos para analizar el proceso de aprendizaje en función de las actividades propuestas.
Este análisis permitirá detectar los conceptos y habilidades clave con mayor repercusión en la adquisición de las competencias fundamentales para alcanzar los resultados de aprendizaje esperados y, de esta forma, replantear el proceso enseñanza-aprendizaje para hacer hincapié en tales aspectos.