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Jose A. Ruiperez Valiente, que forma parte del equipo investigador de la red eMadrid, ha recibido varios premios por su Trabajo Fin de Master (TFM), titulado “Dise\u00f1o e Implementaci\u00f3n de un M\u00f3dulo de Anal\u00edtica de Aprendizaje en la Plataforma Khan Academy”, que fue realizado y presentado para finalizar la titulaci\u00f3n M\u00e1ster en Ingenier\u00eda de Telecomunicaci\u00f3n en Octubre de 2013, en la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), universidad que es tambi\u00e9n coordinadora del proyecto eMadrid. El supervisor de dicho trabajo ha sido Pedro J. Mu\u00f1oz Merino que tambi\u00e9n es miembro de la red eMadrid.<\/p>\n
El TFM trata con el problema de transformar los datos de bajo nivel generados por estudiantes en entornos virtuales de aprendizaje, en informaci\u00f3n \u00fatil de alto nivel que pueda ser usada por los distintos actores que intervienen en el aprendizaje. Para ello se han implementado una serie de indicadores que posteriormente se muestran a traves de visualizaciones en una herramienta de learning analytics que hemos desarrollado como parte del TFM para Khan Academy (ALAS-KA). Finalmente se han utilizado dichos indicadores y ALAS-KA, para evaluar el proceso de aprendizaje en experienciales reales con estudiantes usando Khan Academy en la UC3M. La herramienta ALAS-KA se encuentra liberada como software libre.<\/p>\n
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Los premios que ha recibido este TFM han sido los siguientes:<\/p>\n
Premio Accenture al mejor TFM en Ingener\u00eda de Telecomunicaci\u00f3n en el curso acad\u00e9mico 2012\/2013 en la Universidad Carlos III de Madrid.
Premio eMadrid 2015 al mejor PFC\/TFG\/TFM relacionados con la investigaci\u00f3n o desarrollo de tecnolog\u00edas educativas.
Premio del Cap\u00edtulo Espa\u00f1ol de la Sociedad de Educaci\u00f3n del IEEE al mejor PFC\/TFM en aplicaciones tecnol\u00f3gicas en el \u00e1mbito de la educaci\u00f3n.
Premio mejor PFC\/TFM \u201cen Nuevos Servicios, Aplicaciones y Modelos de Negocio Digitales\u201d patrocinado por Accenture, que concede el COIT-AEIT.
El TFM tiene una relaci\u00f3n directa con varios objetivos de eMadrid e indirecta con otros. En primer lugar est\u00e1 principalmente relacionado con el objetivo Evaluaci\u00f3n del aprendizaje, learning analytics y big data, ya que en este trabajo se ha realizado una herramienta de learning analytics (anal\u00edtica de aprendizaje). Esta herramienta se ha usado en cursos de la Universidad Carlos III con cientos de alumnos y grandes cantidades de datos, como una experiencia real relacionada con el fen\u00f3meno big data. Por otra parte este TFM tambi\u00e9n tiene una relaci\u00f3n directa con el objetivo Entornos de aprendizaje y MOOCs, debido a que este desarrollo se ha realizado para la plataforma Khan Academy que es una de los primeros entornos de aprendizaje orientados a MOOCs que aparecieron y ha tenido un gran impacto en la educaci\u00f3n abierta. Tambi\u00e9n se puede considerar que tiene una relaci\u00f3n algo m\u00e1s indirecta con Adaptaci\u00f3n, adaptabilidad y accesibilidad, en cuanto a que las m\u00e9tricas de alumnos provistas por ALAS-KA se pueden utilizar para adaptar el entorno de aprendizaje en funci\u00f3n de las necesidades de cada estudiante, mandar recomendaciones o como entrada de datos de otros tipos de actuadores.<\/p>\n
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