Propuesta de métricas de autorregulación para los cursos de pregrado de la oficina EOL de la Universidad de Chile
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Nieto Eyzaguirre, Andrea
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Célèry Céspedes, Felipe
Author
dc.contributor.author
Burgos Briceño, Carlos Antonio
Associate professor
dc.contributor.other
Celis Guzmán, Sergio
Admission date
dc.date.accessioned
2024-11-11T18:36:25Z
Available date
dc.date.available
2024-11-11T18:36:25Z
Publication date
dc.date.issued
2024
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/201893
Abstract
dc.description.abstract
Los cursos con componente online se han masificado fuertemente tras la pandemia del COVID-19, con beneficios como la disponibilidad de los contenidos en plataforma y flexibilidad horaria. No obstante, la menor frecuencia con que docentes interactúan con sus estudiantes dificulta obtener retroalimentación de cómo llevan a cabo su aprendizaje.
La Oficina de Educación Online de la Universidad de Chile no es ajena esta problemática. Para solucionarla, ha planteado el proyecto FONDEF ID22|10048, que consiste en el desarrollo de un dashboard de analítica para cursos de pregrado. Mediante esta herramienta, la oficina busca aportar a mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje, permitiendo a docentes identificar estudiantes en riesgo de no lograr los objetivos de aprendizaje y mejorar el diseño de los cursos.
El presente proyecto de título se desarrolla en el marco de aquel proyecto, teniendo como objetivo proponer y evaluar métricas de autorregulación para este dashboard. Esto entendiendo la autorregulación como el control que estudiantes ejercen sobre si mismos para cumplir sus objetivos de aprendizaje.
Como resultados del trabajo se plantearon las métricas de autorregulación tiempo total en sesiones, constancia de duración de las sesiones, constancia de los días activos por semana, ritmo y procrastinación de problemas. Estas refieren a la planificación del estudiante, el tiempo empleado en el curso y la profundidad con que se estudia el contenido.
Estas métricas fueron evaluadas en 6 cursos de carreras de Medicina e Ingeniería con un total de 914 inscritos. Como resultado de las evaluaciones se evidenció que las métricas capturaban la autorregulación como una tendencia en el comportamiento de los estudiantes. Además, se probó que las métricas separaban estudiantes de alto y bajo rendimiento y poseían poder predictivo en términos del resultado académico, pudiendo obtenerse clusters de estudiantes con diferencias promedio de nota final de 3 a 7 décimas. De esta manera, como información relevante para el docente, las métricas pueden utilizarse para identificar perfiles de estudiantes según su comportamiento en plataforma.
Si bien las métricas son una potente fuente de información para docentes y gestores académicos, no mejoran por sí solas el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por ello, se plantea como línea de acción futura el trabajo conjunto con las áreas de docencia de la Universidad de Chile, utilizando esta información para concretar acciones para la efectiva mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje a nivel institucional.
es_ES
Lenguage
dc.language.iso
es
es_ES
Publisher
dc.publisher
Universidad de Chile
es_ES
Type of license
dc.rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States