scholarly journals Developing Engagement in the Learning Management System Supported by Learning Analytics

2022 ◽  
Vol 42 (1) ◽  
pp. 335-350
Author(s):  
Suraya Hamid ◽  
Shahrul Nizam Ismail ◽  
Muzaffar Hamzah ◽  
Asad W. Malik
2019 ◽  
Vol 14 (4) ◽  
pp. 127-134 ◽  
Author(s):  
Fredys Alberto Simanca Herrera ◽  
Ruben Gonzalez Crespo ◽  
Luis Rodriguez Baena ◽  
Daniel Burgos

2020 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
pp. 44-59 ◽  
Author(s):  
Abdeleh Bassam Al Amoush ◽  
Kamaljeet Sandhu

Learning management systems (LMS's) are a necessary tool and well suited as earning tools and activities in higher education. However, each institute has a different LMS tool that allows to users (management, instructors and students) to use it for a daily activity. This article investigates the main factors for the acceptance of LMS at Jordanian universities. Is also presents a new LMS model for Jordanian context called Learning Management System Model (JLMS). This approach is used to identify important factors that could or do affect the acceptance of using an LMS at Jordanian universities.


Author(s):  
Abdeleh Bassam Al Amoush ◽  
Kamaljeet Sandhu

Learning management system (LMS) is usually used in higher education system. It has become compulsory to help the end users (instructors, students, and administrators) in their daily use, and learning analytics presents an auspicious approach. This chapter aims to investigate the acceptance of analytics and use of an LMS at Jordanian universities. It also focuses on the factors influencing acceptance of analytics in LMS at Jordanian universities. Therefore, the chapter presents a new model for acceptance of analytics in learning management systems at Jordanian universities called Jordanian Learning Management System (JLMS). This chapter is based on the most recent and related literature explaining various scenarios where LMSs address learning issues in the digital environment in a way that was not possible in the previous confines of print logic.


Author(s):  
María Consuelo Saiz Manzanares ◽  
Raúl Marticorena Sánchez ◽  
Álvar Arnaiz González ◽  
María del Camino Escolar Llamazares ◽  
Miguel Ángel Queiruga Dios

La forma de enseñar y de aprender en la sociedad del siglo XXI ha cambiado. Actualmente, en un porcentaje alto la docencia se realiza en los Learning Management System. Estos sistemas permiten aplicar técnicas de Learning Analytics. La utilización de dichas herramientas, facilita, entre otros, conocer el patrón de aprendizaje de los estudiantes y la predicción de los alumnos en riesgo. El objetivo de este estudio fue conocer en orden jerárquico de importancia los patrones de aprendizaje más efectivos de los estudiantes en la plataforma. Se trabajó durante dos cursos académicos con una muestra de 122 estudiantes de Ciencias de la Salud. Los instrumentos utilizados fueron la plataforma Moodle v.3.1 y el análsis de los logs con técnicas de Machine Learning de regresión. Los resultados indican que el Modelo de Predicción Lineal Automático detectó en orden de importancia: las visitas medias por día, la realización por parte del estudiante de cuestionarios de autoevaluación, y la consulta al feedback del docente. El porcentaje de varianza explicada de estas variables sobre los resultados finales fue de un 50.8%. Asimismo, la efectividad del patrón conductual explicó 64.1% de la varianza de dichos resultados, hallándose tres clústeres de efectividad en el patrón conductual detectado.


2014 ◽  
Vol 1 (3) ◽  
pp. 161-164
Author(s):  
Vladimir Ivančević

Tests targeting the upper bound of student ability could aid students in their learning. An overview of an approach to the construction of such tests in programming is given, together with ideas on how to implement it and refine it within a learning management system.


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