scholarly journals Web analytics para desarrollar un entorno de learning analytics y su relación con el rendimiento académico en cursos virtuales

2021 ◽  
Vol 23 (Especial) ◽  
pp. 82-94
Author(s):  
Guillermo Segundo Miñan-Olivos ◽  
Christian Abraham Christian Abraham Dios-Castillo ◽  
Manuel Antonio Cardoza-Sernaqué Cardoza-Sernaqué ◽  
Luis Alexander Pulido-Joo Pulido-Joo

El objetivo de la presente investigación fue demostrar cómo a partir de la web analytics se puede extraer información relevante para desarrollar un entorno de learning analytics en cursos virtuales e implementar métricas correlacionadas al rendimiento académico. En ese sentido, la metodología presentó un diseño de investigación no experimental, con alcance descriptivo correlacional y una recolección de datos longitudinal. La población estuvo conformada por estudiantes de primer ciclo de un curso de investigación académica en modalidad asincrónica y la muestra estuvo representada por 59 personas estudiantes. La información recopilada comprendió datos generados por cada estudiante en tres aspectos: visitas a páginas dentro del curso, participaciones en actividades del curso (foros, tareas, cuestionarios, etc.) y las calificaciones. Los resultados mostraron el siguiente comportamiento promedio de los estudiantes: 3809 visitas por semana, 563 visitas diarias, 143 participaciones por semana y 21 participaciones diarias. Al relacionar las métricas web con el rendimiento académico (calificaciones) se obtuvieron los siguientes valores, correspondientes a la rho de Spearman: 0.628 (p<0.00) entre visitas y calificaciones y 0.638 (p<0.00) entre participaciones y calificaciones. Finalmente, se pudo concluir que las métricas basadas en la web analytics son una fuente primaria para iniciar el desarrollo de un entorno asociado a la learning analytics; asimismo, se mostró una relación directamente proporcional de las métricas web con el rendimiento académico.

2014 ◽  
pp. 61-69 ◽  
Author(s):  
Viktor Artemenko

In this paper the methodological and technical approaches are considered to construct the agent-based model (ABM) with built-in artificial neural networks. This model describes the user’s behavior of electronic or distance learning in a virtual environment of one of universities. Design of ABM aims to support a development of Web analytics (learning analytics) on the basis of computer experiments evaluating the trends of the knowledge creation and dissemination for e-Learning users. In research AnyLogic software, which is one of the most popular packages for agent-based modeling, is proposed for implementing the created model, and package STATISTICA Neural Networks is proposed for constructing the neural networks.


2014 ◽  
Author(s):  
Kyungok K. Kim ◽  
◽  
Gary B. Wilcox ◽  
Yung Kyun Choi
Keyword(s):  

2016 ◽  
Author(s):  
Kacy Kim ◽  
Sukki Yoon ◽  
Yung Kyun Choi ◽  
Younghwa Lee
Keyword(s):  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document