Machine Learning para la mejora de la experiencia con MOOC: el caso de la Universitat Politècnica de València

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DOI: https://doi.org/10.6018/riite.466251
Palabras clave: MOOC, Machine Learning, Analíticas de aprendizaje, predicciones, abandono

Resumen

El trabajo que se presenta tiene como objetivo el diseño de una propuesta de mecanismos automatizados fundamentados en machine learning para la mejora de la experiencia de los participantes en los cursos MOOC de la Universitat Politécnica de Valencia y la reducción de las tasas de abandono. Siguiendo una estrategia de investigación basada en el diseño IBD, en la que se ha priorizado siempre las decisiones pedagógicas por encima de las propias analíticas de datos, se han realizado tres iteraciones con distintos patrones metodológicos (revisión sistemática de literatura, machine learning basado en los datos de 260 cursos y más de 700.000 estudiantes, y creación de mecanismos automatizados) que siempre finalizan con la presentación de resultados y la realimentación por parte del equipo de la universidad. Las principales conclusiones de este trabajo indican que, de los veinticinco indicadores pedagógicos de abandono referidos por las revisiones bibliográficas en la iteración 1, solo se validan diez de ellos con los cursos de la UPV (no se tienen datos automáticos ni automatizables de los otros), y de esos finalmente solo seis de ellos son posibles predictores del abandono del alumnado, con los datos utilizados. Se proponen finalmente un conjunto de mecanismos automatizados que se aplicarán en la plataforma EdX de la universidad, para la mejora de la experiencia de los usuarios y la reducción de la tasa de abandonos en los cursos.

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Publicado
01-06-2021
Cómo citar
Martinez Navarro, J. A., & Despujol Zabala, I. (2021). Machine Learning para la mejora de la experiencia con MOOC: el caso de la Universitat Politècnica de València. RiiTE Revista interuniversitaria de investigación en Tecnología Educativa, (10), 91–104. https://doi.org/10.6018/riite.466251
Número
Nº 10 Junio 2021
Sección
ARTÍCULOS

Derechos de autor 2021 Jorge Angel Martinez Navarro, Ignacio Despujol Zabala

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