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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34225
Título : Analyzing learners’ behavior beyond the MOOC: an exploratory study
Otros títulos : Analizando el comportamiento de los alumnos más allá del MOOC: un estudio exploratorio
Autor: Pérez Sanagustín, María del Mar
Sharma, Kshitij
Pérez Álvarez, Ronald
Maldonado Mahauad, Jorge Javier
Broisin, Julien
Correspondencia: Pérez Sanagustín, María del Mar, mar.perez-sanagustin@irit.fr
Palabras clave : Exploratory study
Learning analytics
MOOCs
Massive open online courses
Área de conocimiento FRASCATI amplio: 2. Ingeniería y Tecnología
Área de conocimiento FRASCATI detallado: 2.11.2 Otras Ingenierias y Tecnologías
Área de conocimiento FRASCATI específico: 2.11 Otras Ingenierias y Tecnologías
Área de conocimiento UNESCO amplio: 06 - Información y Comunicación (TIC)
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: 0613 - Software y Desarrollo y Análisis de Aplicativos
Área de conocimiento UNESCO específico: 061 - Información y Comunicación (TIC)
Fecha de publicación : 2019
Fecha de fin de embargo: 5-may-2022
Volumen: Volumen 11722 LNCS
Fuente: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
metadata.dc.identifier.doi: 10.1007/978-3-030-29736-7_4
Tipo: ARTÍCULO
Abstract: 
Most of literature on massive open online courses (MOOCs) have focused on describing and predicting learner’s behavior with course trace data. However, little is known on the external resources beyond the MOOC they use to shape their learning experience, and how these interactions relate with their success in the course. This paper presents the results of an exploratory study that analyzes data from 572 learners in 4 MOOCs to understand (1) what the learners’ activities beyond the MOOC are, and (2) how they relate with their course performance. We analyzed frequencies of the students’ individual activities in and beyond the MOOC, and the transitions between these activities. Then, we analyzed the time spent on outside the MOOC content as well as the nature of this content. Finally, we predict which transitions better predict final learners’ grades. The results show that we can predict accurately students’ grades of the course using only internal-course fine-grained data of student’s interactions with video-lectures and exams combined with trace data of interactions with content outside the MOOCs. Also, data shows that learners spent 75% of their time on the MOOC, but go frequently to other content, mainly social networking sites, mail boxes and search engines.
Resumen : 
La mayor parte de la literatura sobre cursos en línea abiertos masivos (MOOC) se ha centrado en describir y predecir el comportamiento del alumno con datos de seguimiento del curso. Sin embargo, se sabe poco sobre los recursos externos más allá del MOOC que utilizan para dar forma a su experiencia de aprendizaje, y cómo estas interacciones se relacionan con su éxito en el curso. Este documento presenta los resultados de un estudio exploratorio que analiza datos de 572 alumnos en 4 MOOC para comprender (1) cuáles son las actividades de los alumnos más allá de los MOOC y (2) cómo se relacionan con el rendimiento de su curso. Analizamos las frecuencias de las actividades individuales de los estudiantes dentro y fuera del MOOC, y las transiciones entre estas actividades. Luego, analizamos el tiempo que pasamos fuera del contenido MOOC, así como la naturaleza de este contenido. Finalmente, predecimos qué transiciones predicen mejor las calificaciones de los alumnos finales. Los resultados muestran que podemos predecir con precisión las calificaciones del curso de los estudiantes utilizando solo datos detallados del curso interno de las interacciones de los estudiantes con video conferencias y exámenes combinados con datos de seguimiento de interacciones con contenido fuera de los MOOC. Además, los datos muestran que los alumnos pasan el 75% de su tiempo en el MOOC, pero recurren con frecuencia a otro contenido, principalmente sitios de redes sociales, buzones de correo y motores de búsqueda. © 2019, Springer Nature Switzerland AG.
URI : https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85072987601&origin=inward
URI Fuente: https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs
ISSN : 0302-9743, e 16113349
Aparece en las colecciones: Artículos

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