1 |
(CONIJN y col., 2017CONIJN, Rianne y col. Predicting Student Performance from LMS Data: A Comparison of 17 Blended Courses Using Moodle LMS. IEEE Transactions on Learning Technologies, v. 10, n. 1, p. 17-29, ene. 2017. DOI: 10.1109/TLT.2016.2616312. Disponible en: <Disponible en: http://ieeexplore.ieee.org/document/7589022/ >. Acceso en: 27 ene. 2022. http://ieeexplore.ieee.org/document/7589...
) |
Rendimiento académico |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: |
País: Países Bajos |
Tipo de modelo: |
1 Número total de clics |
Moodle |
N total: 4.989 |
Regresión lineal múltiple |
2 Número de sesiones en línea |
Modalidad: |
Carrera: No especifica |
Software: R |
3 Tiempo total en línea |
Blended Learning
|
Curso: matemáticas, física y psicología |
Resultado: Los modelos explicaron entre el 8% y 37% de la varianza. |
4 Número de visitas a la página del curso |
|
|
|
5 Irregularidad del tiempo de estudio |
|
|
|
6 Irregularidad del intervalo de estudio |
|
|
|
7 Mayor periodo de inactividad (min) |
|
|
|
8 Tiempo hasta la primera actividad (min) |
|
|
|
9 Tiempo medio por sesión (min) |
|
|
|
10 Número de recursos consultados |
|
|
|
11 Número de enlaces vistos |
|
|
|
12 Número de páginas de contenido vistas |
|
|
|
13 Número de visitas a los debates |
|
|
|
14 Número total de mensajes de discusión |
|
|
|
15 Número de cuestionarios iniciados |
|
|
|
16 Número de intentos por cuestionario |
|
|
|
17 Número de cuestionarios aprobados |
|
|
|
18 Número de visitas a los cuestionarios |
|
|
|
19 Número de tareas enviadas |
|
|
|
20 Número de asignaciones (envío) |
|
|
|
21 Número de ediciones del wiki |
|
|
|
22 Número de visualizaciones del wiki |
|
|
|
2 |
(GAŠEVIĆ y col., 2016GAŠEVIĆ, Dragan y col. Learning analytics should not promote one size fits all: The effects of instructional conditions in predicting academic success. The Internet and Higher Education, v. 28, p. 68-84, ene. 2016. DOI: 10.1016/j.iheduc.2015.10.002. Disponible en: <Disponible en: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1096751615300038 >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve...
) |
Éxito académico |
Sociodemográficas |
Tipo de LMS: |
País: Australia |
Tipo de modelo: Regresión lineal múltiple y modelos de regresión logística |
1 Edad |
Moodle |
N total: 4134 |
Software: SPSS |
2 Sexo (hombre/mujer); |
Modalidad: |
Carrera: No se especifica |
1. Los modelos en promedio explicaron el 21% de la varianza. |
3 Estudiante internacional (sí/no); |
Blended Learning
|
Curso: contabilidad comunicación, informática, economía, diseño gráfico, marketing, matemáticas biología. |
|
4 Idioma hablado en casa (inglés/idioma distinto del inglés); |
|
|
|
5 Lejanía del hogar (urbano/no urbano); |
|
|
|
6 Acceso a la universidad (estudiante a tiempo completo/parcial); |
|
|
|
7 Matriculación previa en el mismo curso (sí/no). |
|
|
|
8 acceso al inicio del curso (acceso temprano/no acceso al curso/acceso tardío) |
|
|
|
Datos extraídos de LMS: |
|
|
|
1 Foros |
|
|
|
2 Inicios de sesión en el curso recursos |
|
|
|
3 Envío de archivos Turnitin, tareas, libro, cuestionarios, comentarios, mapa, aula virtual, lecciones y chat. |
|
|
|
3 |
(LU y col., 2018LU, Owen H. T. y col. Applying Learning Analytics for the Early Prediction of Students’ Academic Performance in Blended Learning. Educational Technology & Society, v. 21, n. 2, p. 220-232, 2018. Disponible en: <Disponible en: https://eric.ed.gov/?id=EJ1175301 >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://eric.ed.gov/?id=EJ1175301...
) |
Rendimiento académico final |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: |
País: Taiwán |
Tipo de modelo: regresión de componentes principales |
1 Número de días que muestra actividad |
Open Edx) MOOCs, utiliza datos del lms y de aplicación OAS through Maple T.A |
N total: 59 |
Software: No declara |
2 Número de actividades que realiza |
Modalidad: |
Carrera: No se especifica |
Los modelos explicaron entre el 30% y 38% de la varianza. |
3 Número de días que ve vídeos |
Blended Learning
|
Curso: Cálculo |
|
4 Número de vídeos que ve |
|
|
|
5 Número de vídeos que ve completamente |
|
|
|
6 Número de veces que hace clic en Buscar |
|
|
|
7 Número de vídeos en los que hace clic en ”Pausa” |
|
|
|
8 Número de vídeos en los que hace clic en ”Detener” |
|
|
|
9 Número de veces que hace clic en ”Reproducir” |
|
|
|
10 Número de veces que un alumno hace clic en ”Buscar hacia atrás” |
|
|
|
11 Número de veces que realiza prácticas en línea |
|
|
|
12 Número de unidades de Cálculo que un practica |
|
|
|
13 Número de días que practica en línea |
|
|
|
14 Suma de días de unidades de Cálculo practicadas |
|
|
|
15 Puntuación semanal de la práctica en línea |
|
|
|
16 Puntuación semanal de los deberes |
|
|
|
17 Puntuación semanal en los exámenes |
|
|
|
18 Número de veces que el alumno participa en la tutoría extraescolar |
|
|
|
* por semana MOOCs en línea |
|
|
|
4 |
(MIRANDA y VEGLIANTE, 2019MIRANDA, Sergio y VEGLIANTE, Rosa. Learning Analytics to support learners and teachers: the navigation among contents as a model to adopt. Journal of e-Learning and Knowledge Society, p. 101-116, oct. 2019. DOI: 10.20368/1971-8829/1135065. Disponible en: <Disponible en: https://www.je-lks.org/ojs/index.php/Je-LKS_EN/article/view/1135065 >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://www.je-lks.org/ojs/index.php/Je-...
) |
Resultados de aprendizaje |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle (moocs) |
País: Italia |
Tipo de modelo: Distancias de Levenshtein entre las trayectorias |
1. Ruta de navegación de los alumnos entre los contenidos. |
Modalidad: |
N total: 407 |
Software: No declara |
|
Blended Learning
|
Carrera: Ciencias de la Educación. |
Resultado: 1. El porcentaje de estimación del modelo fue de 77%. |
|
|
Curso: Ciencias básicas computacionales |
|
5 |
(MONLLAÓ OLIVÉ y col., 2020MONLLAÓ OLIVÉ, David y col. A supervised learning framework: using assessment to identify students at risk of dropping out of a MOOC. Journal of Computing in Higher Education, v. 32, n. 1, p. 9-26, abr. 2020. DOI: 10.1007/s12528-019-09230-1. Disponible en: <Disponible en: http://link.springer.com/10.1007/s12528-019-09230-1 >. Acceso en: 27 ene. 2022. http://link.springer.com/10.1007/s12528-...
) |
Rendimiento académico |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle (moocs) |
País: Australia |
Tipo de modelo: red neuronal |
1 Valoraciones positivas en las entradas de la base de datos |
Modalidad: |
N total: 46.895 |
Software: Python |
2 Valoraciones positivas en los mensajes del foro |
Online |
Carrera: No aplica |
El porcentaje de precisión promedio del modelo fue de 88.81%. |
3 El estudiante intentó al menos un cuestionario |
|
Curso: Learn Moodle |
|
4 Porcentaje de pruebas intentadas en el curso |
|
|
|
5 El alumno ha fallado un intento de cuestionario |
|
|
|
6 |
(SALGADO y col., 2019SALGADO, Nelson y col. Modelo para predecir el rendimiento académico basado en redes neuronales y analítica de aprendizaje. Sistemas y Tecnologías de Información, v. 1, n. 17, p. 258-266, 2019.) |
Rendimiento académico |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle (moocs) |
País: Ecuador |
Tipo de modelo: red neuronal |
1 Irregularidad del tiempo de estudio |
Modalidad: No declara |
N total: 300 |
Software: R |
2 Irregularidad del intervalo de estudio |
|
Carrera: Sistemas |
El porcentaje de precisión promedio del modelo fue de 75.28%. |
3 Mayor periodo de inactividad |
|
Cursos: Programación I, Programación II, Estructura de Datos, Programación Distribuida, Aplicaciones de Minería de Datos. |
|
4 Tiempo hasta la primera actividad (min) |
|
|
|
5 Tiempo promedio por sesión (min) |
|
|
|
6 Número de intentos por prueba |
|
|
|
7 Número de cuestionarios vistos |
|
|
|
8 Número de cuestionarios pasados |
|
|
|
9 Número de wiki vistas |
|
|
|
10 Número de consultas al profesor |
|
|
|
11 Participación en los foros |
|
|
|
12 Participación en chat |
|
|
|
13 Participación en video-colaboración |
|
|
|
14 Número de recursos vistos |
|
|
|
15 Número de enlaces vistos |
|
|
|
16 Número de páginas de contenido vistas |
|
|
|
17 Número de publicaciones de discusión vistas |
|
|
|
18 Número total de publicaciones de discusión |
|
|
|
19 Numero de cuestionarios iniciados |
|
|
|
20 Número de asignaciones enviadas |
|
|
|
21 Número de presentación vistas |
|
|
|
22 Número de ediciones en la wiki |
|
|
|
7 |
(SAIZ MANZANARES y col., 2018SAIZ MANZANARES, María Consuelo y col. Detección del alumno en riesgo en titulaciones de Ciencias de la Salud: aplicación de técnicas de Learning Analytics. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, v. 8, n. 3, pág. 129, dic. 2018. DOI: 10.30552/ejihpe.v8i3.273. Disponible en: <Disponible en: https://formacionasunivep.com/ejihpe/index.php/journal/article/view/273 >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://formacionasunivep.com/ejihpe/ind...
) |
Resultados finales de aprendizaje |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle |
País: España |
Tipo de modelo: Regresión Lineal |
1 Accesos a la información complementaria |
Modalidad: No declara |
N total: 122 |
Software: No declara |
2 Accesos a orientaciones para realizar actividad |
|
Carrera: Terapia Ocupacional y Enfermería |
Los modelos en promedio explicaron en 64.1% de la varianza. |
3 Accesos a información sobre conceptos |
|
Curso: no especifica |
|
4 Accesos al feedback |
|
|
|
Variables sociocognitivas: |
|
|
|
Estrategias Metacognitivas |
|
|
|
8 |
(SAQR; FORS y NOURI, 2019SAQR, Mohammed; FORS, Uno y NOURI, Jalal. Time to focus on the temporal dimension of learning: a learning analytics study of the temporal patterns of students’ interactions and self-regulation. International Journal of Technology Enhanced Learning, v. 11, n. 4, pág. 398, 2019. DOI: 10.1504/IJTEL.2019.10020597. Disponible en: <Disponible en: http://www.inderscience.com/link.php?id=10020597 >. Acceso en: 27 ene. 2022. http://www.inderscience.com/link.php?id=...
) |
Rendimiento académico |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle |
País: Holanda |
Tipo de modelo: KNN algorithm |
1 Temporalidad (participación diaria, participación semanal participaciones tempranas que corresponde al número de mensajes en el primer día de la semana; participaciones tardías; tendencias de participación a lo largo del día, la semana, el curso y todo el año). |
Modalidad: Online |
N total: 183 |
Software: R |
2 Duración de la conexión |
|
Carrera: Odontología |
Los modelos explicaron entre el 88,3% y un 90,9% de la varianza. |
3 Número total de interacciones de un estudiante |
|
Curso: Sistemas Corporales, Cirugía Dental, Neurociencia, y Principios de las Ciencias Odontológicas. |
|
4 Tamaño de los mensajes. |
|
|
|
9 |
(SOFFER y COHEN, 2019SOFFER, Tal y COHEN, Anat. Students’ engagement characteristics predict success and completion of online courses. Journal of Computer Assisted Learning, v. 35, n. 3, p. 378-389, jun. 2019. DOI: 10.1111/jcal.12340. Disponible en: <Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jcal.12340 >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1...
) |
Nota final del curso |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle (moocs) |
País: Israel |
Tipo de modelo: análisis de regresión |
1 Actividad de vídeo en días |
Modalidad: |
N total: 646 |
Software: SPSS |
2 Vídeos vistos (%) |
Online |
Carrera: Programa de estudios complementarios |
El modelo final explicó el 33% de la varianza. |
3 Minutos de vídeo vistos (%) |
|
Cursos: curso en el ámbito de los estudios de Asia Oriental; curso en el ámbito de los estudios africanos; curso en Historia de la Mirada; curso en las Bases Celulares. |
|
4 Escribir en los foros |
|
|
|
5 Lectura de los mensajes del foro |
|
|
|
6 Entradas en la página de inicio del curso |
|
|
|
7 Entradas de la unidad de aprendizaje |
|
|
|
8 Entradas en la página media de la unidad |
|
|
|
9 Entradas de material adicional |
|
|
|
10 Tareas entregadas (%) |
|
|
|
11 Entradas totales |
|
|
|
10 |
(STRANG, 2016STRANG, Kenneth David. Can online student performance be forecasted by learning analytics? International Journal of Technology Enhanced Learning , v. 8, n. 1, pág. 26, 2016. DOI: 10.1504/IJTEL.2016.075950. Disponible en: <Disponible en: http://www.inderscience.com/link.php?id=75950 >. Acceso en: 27 ene. 2022. http://www.inderscience.com/link.php?id=...
) |
Rendimiento académico |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: Moodle (moocs) |
País: Estados Unidos |
Tipo de modelo: análisis de regresión pasos hacia atrás (stepwise backward) |
1 Entradas al curso, |
Modalidad: |
N total: 45 |
Software: SPSS |
2 Lecciones vistas, |
Online |
Carrera: No especifica. |
El modelo final explicó el 32% de la varianza. |
3 Actividad de las tareas, |
|
Curso: profesionalidad de división superior y gestión de recursos humanos |
|
4 Publicaciones en el foro |
|
|
|
Variables demográficas para la |
|
|
|
1 Edad |
|
|
|
2 Género |
|
|
|
3 Cultura de los estudiantes |
|
|
|
11 |
(TEMPELAAR, D.; RIENTIES y NGUYEN, 2020TEMPELAAR, Dirk; RIENTIES, Bart y NGUYEN, Quan. Subjective data, objective data and the role of bias in predictive modelling: Lessons from a dispositional learning analytics application. Edición: Vitomir Kovanovic. PLOS ONE, v. 15, n. 6, e0233977, jun. 2020. DOI: 10.1371/journal.pone.0233977. Disponible en: <Disponible en: https://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0233977 >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://dx.plos.org/10.1371/journal.pone...
) |
Rendimiento académico |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: |
País: Países Bajos. |
Tipo de modelo: regresión múltiple |
1 BClicks como el número total de clics en BlackBoard. |
blackboard |
N total: 1080 estudiantes |
Software: SPSS y Mplus |
Variables sociocognitivas: |
Modalidad: |
Carrera: programa de negocios y economía |
Los modelos explicaron entre el 7% y 43% varianza. |
1 Emociones de logro, |
Blended Learning
|
Curso: introducción a las matemáticas y la estadística |
|
2 Emociones epistémicas |
|
|
|
3 Objetivos de logro |
|
|
|
4 Motivación y compromiso |
|
|
|
5 Actitudes hacia el aprendizaje |
|
|
|
6 Enfoques del aprendizaje |
|
|
|
7 Motivaciones académicas |
|
|
|
12 |
(AKÇAPINAR; ALTUN y AŞKAR, 2019AKÇAPINAR, Gökhan; ALTUN, Arif y AŞKAR, Petek. Using learning analytics to develop early-warning system for at-risk students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, v. 16, n. 1, pág. 40, dic. 2019. DOI: 10.1186/s41239-019-0172-z. Disponible en: <Disponible en: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-019-0172-z >. Acceso en: 27 ene. 2022. https://educationaltechnologyjournal.spr...
) |
Rendimiento académico al final del trimestre |
Datos extraídos de LMS: |
Tipo de LMS: |
País: Turquía |
Tipo de modelo: |
1 El número total de sesiones |
Moodle |
N total: 76 |
Multimétodo (Naive Bayes, Árbol de clasificación, Bosque aleatorio, Red neuronal de máquinas de vectores de soporte, Reglas CN2) |
2 La cantidad total de tiempo (en minutos) dedicado al aprendizaje |
Modalidad: Online |
Carrera: No se especifica |
Software: Orange data mining software (software de minería de datos de Orange) |
3 El número de días diferentes en los que se registra el registro de aprendizaje |
|
Curso: Hardware de Computadora |
|
4 El número total de visitas realizadas a los materiales de aprendizaje. |
|
|
|
5 El número total de visitas realizadas a las páginas de contenido. |
|
|
|
6 El número total de visitas realizadas a la página de notificación. |
|
|
|
7 El número total de visitas realizadas a la página de anuncios. |
|
|
|
8 El número total de visitas realizadas a la página de la publicación. |
|
|
|
9 El número total de visitas realizadas a la página de discusión. |
|
|
|
10 El número total de publicaciones creadas |
|
|
|
11 La cantidad promedio de tiempo (en segundos) dedicado a escribir publicaciones |
|
|
|
12 El número de días diferentes en los que se escriben las publicaciones. |
|
|
|
13 El número de etiquetas nuevas creadas al escribir una publicación. |
|
|
|
14 El número de etiquetas utilizadas en las publicaciones escritas. |
|
|
|
15 La cantidad de veces que se usa copiar y pegar al escribir publicaciones |
|
|
|
16 El número medio de pulsaciones de teclas que realiza el alumno mientras escribe una publicación |
|
|
|
17 El número medio de teclas de retroceso utilizadas por el alumno mientras escribiendo una publicación |
|
|
|
18 La cantidad promedio de veces que la página perdió el foco al escribir una publicación. |
|
|
|
19 El número de puestos abiertos |
|
|
|
20 El número de comentarios creados |
|
|
|
21 El número de publicaciones calificadas |
|
|
|
22 El número de comentarios calificados |
|
|
|
23 El número total de respuestas escritas en el foro de discusión |
|
|
|
24 El número total de veces para abrir respuestas en el foro de discusión. |
|
|
|
25 El número de respuestas calificadas en el foro de discusión |
|
|
|
26 El número de preguntas calificadas en el foro de discusión |
|
|
|