Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/162959
Title: Recurso docente para la atención de la diversidad en el aula mediante la predicción de notas
Author: Salamó Llorente, Maria
Rodríguez Santiago, Inmaculada
López Sánchez, Maite
Puig Puig, Anna
Balocco, Simone
Taulé Delor, Mariona
Keywords: Qualificacions (Ensenyament)
Aprenentatge automàtic
Rendiment acadèmic
Grading and marking (Students)
Machine learning
Academic achievement
Issue Date: 1-Jan-2016
Publisher: AENUI (Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática)
Abstract: Desde la implantación del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) en los diferentes grados, se ha puesto de manifiesto la necesidad de utilizar diversos mecanismos que permitan tratar la diversidad en el aula, evaluando automáticamente y proporcionando una retroalimentación rápida tanto al alumnado como al profesorado sobre la evolución de los alumnos en una asignatura. En este artículo se presenta la evaluación de la exactitud en las predicciones de GradeForeseer, un recurso docente para la predicción de notas basado en técnicas de aprendizaje automático que permite evaluar la evolución del alumnado y estimar su nota final al terminar el curso. Este recurso se ha complementado con una interfaz de usuario para el profesorado que puede ser usada en diferentes plataformas software (sistemas operativos) y en cualquier asignatura de un grado en la que se utilice evaluación continuada. Además de la descripción del recurso, este artículo presenta los resultados obtenidos al aplicar el sistema de predicción en cuatro asignaturas de disciplinas distintas: Programación I (PI), Diseño de Software (DSW) del grado de Ingeniería Informática, Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) del grado de Lingüística y la asignatura Fundamentos de Tecnología (FDT) del grado de Información y Documentación, todas ellas impartidas en la Universidad de Barcelona. La capacidad predictiva se ha evaluado de forma binaria (aprueba o no) y según un criterio de rango (suspenso, aprobado, notable o sobresaliente), obteniendo mejores predicciones en los resultados evaluados de forma binaria.
Note: Reproducció del document publicat a: http://www.aenui.net/ojs/index.php?journal=revision&page=article&op=view&path[]=222&path[]=375
It is part of: ReVisión: Revista Ie investigación en Docencia Universitaria de la Informática, 2016, vol. 9, num. 1, p. 38-53
URI: http://hdl.handle.net/2445/162959
ISSN: 1989-1199
Appears in Collections:Articles publicats en revistes (Matemàtiques i Informàtica)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
656254.pdf2.17 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons