{"id":3715,"date":"2019-05-10T11:47:24","date_gmt":"2019-05-10T11:47:24","guid":{"rendered":"https:\/\/emadridnet.uc3m.es\/?p=3715"},"modified":"2021-12-17T11:48:27","modified_gmt":"2021-12-17T11:48:27","slug":"analisis-de-datos-modelado-de-usuario-y-adaptacion-en-contextos-de-aprendizaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/emadridnet.uc3m.es\/en\/2019\/05\/10\/analisis-de-datos-modelado-de-usuario-y-adaptacion-en-contextos-de-aprendizaje\/","title":{"rendered":"\u00abAn\u00e1lisis de datos, modelado de usuario y adaptaci\u00f3n en contextos de aprendizaje\u00bb"},"content":{"rendered":"

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Profesora titular en el Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la Universidad\u00a0Aut\u00f3noma de Madrid<\/span><\/p>\n

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Resumen de la ponencia<\/h2>\n

En el contexto de los entornos de aprendizaje y entrenamiento online, se abordar\u00e1, en primer lugar, la necesidad y dificultad de construir modelos que almacenen informaci\u00f3n sobre los distintos usuarios, de modo que sea factible adaptar las actividades, recursos y estrategias a cada uno de ellos. La obtenci\u00f3n de esta informaci\u00f3n no es sencilla: en algunas ocasiones requiere un gran esfuerzo o se obtiene de forma intrusiva. En esta ponencia se presentar\u00e1n algunos trabajos orientados a la adquisici\u00f3n de informaci\u00f3n de manera lo m\u00e1s autom\u00e1tica y menos intrusiva posible.<\/p>\n

Una vez que los estudiantes se est\u00e1n formando en los distintos entornos o aplicaciones, sus interacciones tambi\u00e9n proporcionan informaci\u00f3n muy valiosa, por lo que deben ser almacenadas para poder analizarlas, con un doble prop\u00f3sito: realimentar los modelos de usuario, enriqueci\u00e9ndolos con datos que reflejan desempe\u00f1o y progreso, e incluso detectar posibilidades de mejora de los recursos ofrecidos. Es m\u00e1s, mediante la utilizaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico es posible predecir \u00a0potenciales situaciones como el fracaso o el abandono y favorecer la realizaci\u00f3n de intervenciones a tiempo para evitar que finalmente se produzcan. En la segunda parte de la ponencia, se describir\u00e1 la experiencia reciente con\u00a0<\/span>SPA<\/a>, un Sistema de Predicci\u00f3n del Abandono desarrollado y puesto en producci\u00f3n que ha calculado cientos de miles de valores de riesgo, provocando miles de intervenciones orientadas a retener a los estudiantes. Se mencionar\u00e1n los retos y lecciones aprendidas durante el paso de la experimentaci\u00f3n en el laboratorio a la producci\u00f3n en un entorno universitario en el que la docencia se imparte \u00edntegramente online.<\/span>\u00a0<\/p>\n

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Biograf\u00eda<\/h2>\n

Rosa M. Carro es doctora en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica por la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid desde 2001. Es profesora titular en el Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la UAM desde 2008. Realiz\u00f3 estancias de investigaci\u00f3n en la Universidade de Aveiro (2001-2002) y en la Technische Universit\u00e4t M\u00fcnchen (2002-2003) durante las que investig\u00f3 en la generaci\u00f3n din\u00e1mica de juegos educativos adaptativos y de sistemas de aprendizaje colaborativos adaptativos. Actualmente est\u00e1 interesada en la adquisici\u00f3n autom\u00e1tica de modelos de usuario, el an\u00e1lisis de sentimientos y redes sociales, los sistemas de ense\u00f1anza\/aprendizaje adaptativos, la atenci\u00f3n a la diversidad, la miner\u00eda de datos en \u00e1mbitos educativos y las anal\u00edticas del aprendizaje. Ha co-organizado varios workshops internacionales y editado n\u00fameros especiales en revistas internacionales, y es coautora de unos 100 art\u00edculos en revistas y congresos de sus \u00e1reas de inter\u00e9s. Es miembro de la Junta Directiva de la Asociaci\u00f3n para el Desarrollo de la Inform\u00e1tica Educativa (ADIE) y del grupo de investigaci\u00f3n GHIA de la UAM.<\/span><\/p>\n

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V\u00eddeo<\/h2>\n

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Presentaci\u00f3n<\/h2>\n

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