Recurso docente para la atención de la diversidad en el aula mediante la predicción de notas

dc.contributor.authorSalamó Llorente, Maria
dc.contributor.authorRodríguez Santiago, Inmaculada
dc.contributor.authorLópez Sánchez, Maite
dc.contributor.authorPuig Puig, Anna
dc.contributor.authorBalocco, Simone
dc.contributor.authorTaulé Delor, Mariona
dc.date.accessioned2020-05-29T06:24:21Z
dc.date.available2020-05-29T06:24:21Z
dc.date.issued2016-01-01
dc.date.updated2020-05-29T06:24:22Z
dc.description.abstractDesde 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.
dc.format.extent16 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.idgrec656254
dc.identifier.issn1989-1199
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2445/162959
dc.language.isospa
dc.publisherAENUI (Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática)
dc.relation.isformatofReproducció del document publicat a: http://www.aenui.net/ojs/index.php?journal=revision&page=article&op=view&path[]=222&path[]=375
dc.relation.ispartofReVisión: Revista Ie investigación en Docencia Universitaria de la Informática, 2016, vol. 9, num. 1, p. 38-53
dc.rightscc-by-nc-nd (c) Salamó Llorente, Maria et al., 2016
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es
dc.sourceArticles publicats en revistes (Matemàtiques i Informàtica)
dc.subject.classificationQualificacions (Ensenyament)
dc.subject.classificationAprenentatge automàtic
dc.subject.classificationRendiment acadèmic
dc.subject.otherGrading and marking (Students)
dc.subject.otherMachine learning
dc.subject.otherAcademic achievement
dc.titleRecurso docente para la atención de la diversidad en el aula mediante la predicción de notas
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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