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Mapeo sistemático de la literatura de modelos de evaluación de calidad en sistemas de gestión de aprendizaje (LMS)Perales Bautista, Asvel Elías 22 September 2020 (has links)
Los Sistemas de Gestión de Aprendizaje (Learning Management System - LMS)
se han convertido en los últimos años, en una herramienta fundamental en el proceso de
aprendizaje, debido a la flexibilidad de aprendizaje que presenta. Objetivo: El objetivo de
este estudio es identificar aquellos modelos que nos ayuden a evaluar la calidad en un
contexto específico de un LMS, así como los principales criterios que se utilizan.
Método: Para esto se llevó a cabo un mapeo sistemático, utilizando una estrategia de
búsqueda de términos clave, así como una lista de criterios de inclusión/exclusión y
evaluación de calidad, para encontrar aquellos artículos relevantes para nuestro estudio.
Resultado: El modelo de DeLone & McLean es uno de los más utilizados, siendo adaptado
a las características especiales de un LMS, así como la Usabilidad como principal factor de
evaluación. Conclusiones: Contar con un modelo unificado y consistente para evaluar la
calidad en un LMS, es fundamental, así como evaluar la validez de los modelos presentados
en otros contextos dentro del ámbito de la educación. / Tesis
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Modelo de calidad de servicios basado en la ISO/IEC 25011 para un sistema de gestión de aprendizaje: Una aplicación en la industriaMedina Delgado, Jaime Eduardo 11 March 2021 (has links)
La educación en línea ha pasado por grandes cambios tras la masificación del
Internet y los dispositivos móviles, así como el posicionamiento de los sistemas
de gestión de aprendizaje (LMS). Sin embargo, la calidad del servicio de éstos,
todavía presenta ciertas dificultades, pues así lo manifiestan los estudiantes y
docentes.
El objetivo del estudio es definir un modelo de calidad basada en la ISO/IEC
25011, con la participación de varios actores y el uso de una técnica de
priorización para el caso de un sistema de gestión de aprendizaje de un
emprendimiento que ha desarrollado su propio LMS.
Para este trabajo se realizó un mapeo sistemático de la literatura y un estudio de
caso aplicando el Proceso Analítico Jerárquico (AHP del inglés Analytical
Hierarchical Process) para determinar la priorización de las mejoras.
Se identificaron las características de calidad de servicio, como atributo del
servicio, basadas en la ISO/IEC 25011, bajo el contexto de los sistemas de
gestión de aprendizaje considerando a grupos de interés relevantes y usando el
AHP para la priorización.
El modelo establecido y la priorización realizada, permitieron identificar que el
sistema de gestión del aprendizaje del emprendimiento tiene como característica
más importante la disponibilidad, el servicio más relevante el aula virtual. / Tesis
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Análisis, Diseño e Implementación de un repositorio de objetos de aprendizaje con contenido versionable e integración con plataformas LMSCerna Loli, Oscar Miguel 27 May 2020 (has links)
Los Objetos de Aprendizaje son cualquier tipo de entidad -digital o no digital- y pueden ser usados, reutilizados y referenciados durante el aprendizaje apoyado en tecnología.
Comúnmente son utilizados por programas conocidos como Sistemas de Gestión de Aprendizaje (LMS por sus siglas en inglés) que distribuyen y gestionan dichos objetos en forma de cursos o programas educativos. Además, registran la interacción del alumno con cada recurso interactivo dentro de un curso y los reportan a sus instructores o docentes. Para hacer factible esta conexión entre los Sistemas de Gestión de Aprendizaje y Objetos de Aprendizaje se desarrollaron ciertos estándares de creación de objetos. Uno de ellos es SCORM, que especifica técnicas y lineamientos para el desarrollo de contenido. Otro estándar desarrollado es LTI que provee un conjunto de especificaciones que habilitan la interoperabilidad entre contenido remoto y un LMS de manera que se pueda diseñar material educativo que pueda interactuar con el usuario, no solamente ser visualizado por él.
Lo que procuran estos estándares es organizar todas las características de los Objetos de Aprendizaje en forma de metadatos. Estos metadatos buscan asegurar la accesibilidad (capacidad de ser accedido), interoperabilidad (capacidad de ser distribuido) y reusabilidad (capacidad para ser utilizado en diferentes contextos) de dichos objetos.
Si bien los Sistemas de Gestión de Aprendizaje son los entornos más populares en cuanto a la utilización de los Objetos de Aprendizaje, estos son ambientes de información aislados. Mientras que algunos sistemas almacenan estos recursos en una base de datos propia sin contar con funcionalidades básicas de organización y búsqueda de contenido; otros cuentan con repositorios que almacenan específicamente Objetos de Aprendizaje. Sin embargo, la integración de estos repositorios se limita únicamente al Sistema de Gestión de Aprendizaje con el que fue distribuido. Ello dificulta la adopción de estos objetos en otros espacios, debido a que se deben descargar y volver a subir si se desea usarlo en otro sistema o incluso, en otro curso ofrecido dentro de la misma plataforma.
Para que los Objetos de Aprendizaje cumplan con las características de accesibilidad, interoperabilidad y reusabilidad es necesario que estén ubicados de tal manera que sean accesibles por varios usuarios. Esta necesidad es cubierta por los Repositorios de Objetos de Aprendizaje (LOR, por sus siglas en inglés) que son bases de datos en línea que guardan, gestionan y comparten Objetos de aprendizaje.
En este proyecto se realizará el análisis de los requisitos con los que debe contar el repositorio, así como las características con las que deben contar los Objetos de Aprendizaje que serán almacenados. También se realizará el diseño de la arquitectura del sistema. Finalmente, la implementación de un Repositorio de Objetos de Aprendizaje que pueda integrarse a plataformas LMS. Que además cuente con herramientas de apoyo que aseguren un mejor aprovechamiento de los Objetos de Aprendizaje como la generación de contenido derivado y funcionalidades de búsqueda por características tomando en cuenta la utilidad del objeto para el usuario.
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Towards Data Wrangling Automation through Dynamically-Selected Background KnowledgeContreras Ochando, Lidia 04 February 2021 (has links)
[ES] El proceso de ciencia de datos es esencial para extraer valor de los datos. Sin embargo, la parte más tediosa del proceso, la preparación de los datos, implica una serie de formateos, limpieza e identificación de problemas que principalmente son tareas manuales. La preparación de datos todavía se resiste a la automatización en parte porque el problema depende en gran medida de la información del dominio, que se convierte en un cuello de botella para los sistemas de última generación a medida que aumenta la diversidad de dominios, formatos y estructuras de los datos.
En esta tesis nos enfocamos en generar algoritmos que aprovechen el conocimiento del dominio para la automatización de partes del proceso de preparación de datos. Mostramos la forma en que las técnicas generales de inducción de programas, en lugar de los lenguajes específicos del dominio, se pueden aplicar de manera flexible a problemas donde el conocimiento es importante, mediante el uso dinámico de conocimiento específico del dominio. De manera más general, sostenemos que una combinación de enfoques de aprendizaje dinámicos y basados en conocimiento puede conducir a buenas soluciones. Proponemos varias estrategias para seleccionar o construir automáticamente el conocimiento previo apropiado en varios escenarios de preparación de datos. La idea principal se basa en elegir las mejores primitivas especializadas de acuerdo con el contexto del problema particular a resolver.
Abordamos dos escenarios. En el primero, manejamos datos personales (nombres, fechas, teléfonos, etc.) que se presentan en formatos de cadena de texto muy diferentes y deben ser transformados a un formato unificado. El problema es cómo construir una transformación compositiva a partir de un gran conjunto de primitivas en el dominio (por ejemplo, manejar meses, años, días de la semana, etc.). Desarrollamos un sistema (BK-ADAPT) que guía la búsqueda a través del conocimiento previo extrayendo varias meta-características de los ejemplos que caracterizan el dominio de la columna. En el segundo escenario, nos enfrentamos a la transformación de matrices de datos en lenguajes de programación genéricos como R, utilizando como ejemplos una matriz de entrada y algunas celdas de la matriz de salida. También desarrollamos un sistema guiado por una búsqueda basada en árboles (AUTOMAT[R]IX) que usa varias restricciones, probabilidades previas para las primitivas y sugerencias textuales, para aprender eficientemente las transformaciones.
Con estos sistemas, mostramos que la combinación de programación inductiva, con la selección dinámica de las primitivas apropiadas a partir del conocimiento previo, es capaz de mejorar los resultados de otras herramientas actuales específicas para la preparación de datos. / [CA] El procés de ciència de dades és essencial per extraure valor de les dades. No obstant això, la part més tediosa del procés, la preparació de les dades, implica una sèrie de transformacions, neteja i identificació de problemes que principalment són tasques manuals. La preparació de dades encara es resisteix a l'automatització en part perquè el problema depén en gran manera de la informació del domini, que es converteix en un coll de botella per als sistemes d'última generació a mesura que augmenta la diversitat de dominis, formats i estructures de les dades.
En aquesta tesi ens enfoquem a generar algorismes que aprofiten el coneixement del domini per a l'automatització de parts del procés de preparació de dades. Mostrem la forma en què les tècniques generals d'inducció de programes, en lloc dels llenguatges específics del domini, es poden aplicar de manera flexible a problemes on el coneixement és important, mitjançant l'ús dinàmic de coneixement específic del domini. De manera més general, sostenim que una combinació d'enfocaments d'aprenentatge dinàmics i basats en coneixement pot conduir a les bones solucions. Proposem diverses estratègies per seleccionar o construir automàticament el coneixement previ apropiat en diversos escenaris de preparació de dades. La idea principal es basa a triar les millors primitives especialitzades d'acord amb el context del problema particular a resoldre.
Abordem dos escenaris. En el primer, manegem dades personals (noms, dates, telèfons, etc.) que es presenten en formats de cadena de text molt diferents i han de ser transformats a un format unificat. El problema és com construir una transformació compositiva a partir d'un gran conjunt de primitives en el domini (per exemple, manejar mesos, anys, dies de la setmana, etc.). Desenvolupem un sistema (BK-ADAPT) que guia la cerca a través del coneixement previ extraient diverses meta-característiques dels exemples que caracteritzen el domini de la columna. En el segon escenari, ens enfrontem a la transformació de matrius de dades en llenguatges de programació genèrics com a R, utilitzant com a exemples una matriu d'entrada i algunes dades de la matriu d'eixida. També desenvolupem un sistema guiat per una cerca basada en arbres (AUTOMAT[R]IX) que usa diverses restriccions, probabilitats prèvies per a les primitives i suggeriments textuals, per aprendre eficientment les transformacions.
Amb aquests sistemes, mostrem que la combinació de programació inductiva amb la selecció dinàmica de les primitives apropiades a partir del coneixement previ, és capaç de millorar els resultats d'altres enfocaments de preparació de dades d'última generació i més específics. / [EN] Data science is essential for the extraction of value from data. However, the most tedious part of the process, data wrangling, implies a range of mostly manual formatting, identification and cleansing manipulations. Data wrangling still resists automation partly because the problem strongly depends on domain information, which becomes a bottleneck for state-of-the-art systems as the diversity of domains, formats and structures of the data increases.
In this thesis we focus on generating algorithms that take advantage of the domain knowledge for the automation of parts of the data wrangling process. We illustrate the way in which general program induction techniques, instead of domain-specific languages, can be applied flexibly to problems where knowledge is important, through the dynamic use of domain-specific knowledge. More generally, we argue that a combination of knowledge-based and dynamic learning approaches leads to successful solutions. We propose several strategies to automatically select or construct the appropriate background knowledge for several data wrangling scenarios. The key idea is based on choosing the best specialised background primitives according to the context of the particular problem to solve.
We address two scenarios. In the first one, we handle personal data (names, dates, telephone numbers, etc.) that are presented in very different string formats and have to be transformed into a unified format. The problem is how to build a compositional transformation from a large set of primitives in the domain (e.g., handling months, years, days of the week, etc.). We develop a system (BK-ADAPT) that guides the search through the background knowledge by extracting several meta-features from the examples characterising the column domain. In the second scenario, we face the transformation of data matrices in generic programming languages such as R, using an input matrix and some cells of the output matrix as examples. We also develop a system guided by a tree-based search (AUTOMAT[R]IX) that uses several constraints, prior primitive probabilities and textual hints to efficiently learn the transformations.
With these systems, we show that the combination of inductive programming with the dynamic selection of the appropriate primitives from the background knowledge is able to improve the results of other state-of-the-art and more specific data wrangling approaches. / This research was supported by the Spanish MECD Grant FPU15/03219;and partially by the Spanish MINECO TIN2015-69175-C4-1-R (Lobass) and RTI2018-094403-B-C32-AR (FreeTech) in Spain; and by the ERC Advanced Grant Synthesising Inductive Data Models (Synth) in Belgium. / Contreras Ochando, L. (2020). Towards Data Wrangling Automation through Dynamically-Selected Background Knowledge [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160724 / TESIS
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