RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Learning analytics en el marco de eXtreme Learning
A1 Gándara González, Clara
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Analíticas del currículo (CA)
K1 eXtreme Learning
K1 Test-Driven Learning (TDL)
K1 Sistema de Bases de Datos (SBD)
K1 eXcurrED
AB La dinámica de aprendizaje que plantea eXtreme Learning requiere un ritmo de trabajo sostenibleen el tiempo y eso causa en los estudiantes una sensación de sobrecarga que precisa serabordada para asegurar la mejor experiencia de aprendizaje posible. En particular, queremosidentificar fases de la asignatura en las que se concentren un número elevado de acciones formativascon una elevada carga de trabajo y determinar si existen redundancias entre ellas. Diversosestudios han demostrado que las herramientas basadas en Analíticas del Aprendizaje (LA) ylas Analíticas del Currículum (CA) pueden facilitar este proceso, ayudando a tomar decisionesinformadas a partir de los datos generados en los procesos de enseñanza-aprendizaje.En este Trabajo Fin de Máster se plantea la creación de una herramienta de CA orientadaa apoyar a los docentes en la reflexión sobre la planificación, la distribución temporal y la cargade las acciones formativas de una asignatura universitaria.El desarrollo del proyecto se ha estructurado como un workflow en cinco fases: preliminar,diseño, desarrollo, despliegue y evaluación. Para ello, se ha aplicado el marco metodológico A4CD,se ha utilizado el proceso de diseño LATUX, y la evaluación se ha realizado mediante preguntasadaptadas de los cuestionarios TAM y EFLA.Como resultado, se ha obtenido la aplicación eXcurrED con la que los profesores de la asignaturaSistemas de Bases de Datos (SBD) han podido identificar acciones formativas redundantes,así como actividades cuya carga real fue superior a la estimada por el profesorado. Además, el100% de los docentes que han participado en la evaluación han manifestado que la sXcurrED lesproporciona información útil y novedosa y que la utilizarían en futuros cursos de la asignatura
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79072
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79072
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 18-nov-2025