Aprendizaje sobre el rendimiento de los estudiantes a partir de los registros de Moodle en un contexto de educaci´on superior con procesos gaussianos

Abstract

Los sistemas de gesti´on del aprendizaje (LMS) son herramientas integrales para ejecutar y evaluar el proceso educativo. A medida que los estudiantes interact ´uan con la plataforma, los LMS recopilan constantemente datos valiosos sobre su progreso en el aprendizaje. Este estudio emplea metodolog´ıas estad´ısticas para obtener informaci´on sobre el rendimiento de los estudiantes, centr´andose exclusivamente en los datos derivados de Moodle LMS, una plataforma ampliamente adoptada en las instituciones educativas de todo el mundo. En concreto, aprovechamos el m´etodo de regresi´on del Proceso Gaussiano para predecir las notas de los estudiantes dada su actividad en Moodle, logrando hasta 0.89R. Adem´as, el uso de un kernel avanzado, la Determinaci´on Autom´atica de Relevancia (ARD), nos permite analizar qu´e variables son m´as relevantes a la hora de predecir la nota continua y cu´ales lo son para predecir la nota final. Analizando datos registrados que abarcan varias asignaturas y titulaciones, nuestros resultados revelan la importancia de la frecuencia de las interacciones con el LMS como indicador s´olido del rendimiento de los estudiantes. Esta observaci´on sugiere la utilidad potencial de las m´etricas de interacci´on como medidas eficaces para supervisar y evaluar las trayectorias de aprendizaje en curso de los estudiantes. Las implicaciones de estos resultados pueden extenderse a las estrategias e intervenciones educativas para mejorar los resultados de los estudiantes en el ´ambito de la educaci´on superior.