Theses and Dissertations
Date of Award
2024
Document Type
Dissertation - NSU Access Only
Degree Name
Doctor of Education (EdD)
Department
Abraham S. Fischler College of Education and School of Criminal Justice
Advisor
Carlos Mayobanex Cabral
Committee Member
Luis César Ruíz
Keywords
learning analytics, educational data mining, artificial intelligence, mathematical learning, learning effectiveness, adaptive learning, e-learning, learning styles
Abstract
El propósito de esta disertación aplicada fue determinar la efectividad de la estrategia de la Analítica del Aprendizaje para optimizar los resultados de aprendizaje en cursos de matemática básica en una institución de educación superior de la República Dominica. En específico, el estudio intervino dos cursos de matemática básica, uno control y otro experimental, con Analíticas del Aprendizaje que colecten y analicen métricas multimodales para adaptar los recursos y estrategias de aprendizaje, según estilos y otras variables de interacción en e-Learning. Se buscó responder a las interrogantes, sobre cursos de matemática básica en línea: (a) ¿Qué factores influyen en el rendimiento académico?; (b) ¿Cuáles estrategias se pueden aplicar con Analíticas del Aprendizaje?; y (c) ¿Qué tan efectiva es la Analítica del Aprendizaje? El diseño de investigación fue cuantitativo cuasiexperimental con grupo control de 19 participantes y grupo experimental de 25 participantes, un total de 44 participantes de una población de 148 estudiantes que tenían los dos cursos elegidos por conveniencia. La intervención fue realizada en el periodo académico 2024-10 (febrero-abril de 2024). Los instrumentos que se emplearon fueron ILS de Felder-Silverman’s (Solomon & Felder, 1999), OULAD dataset para fines determinar el perfil de los participantes (Kuzilek et al., 2017), así como también, el cuestionario ELS de Wang’s para medir la satisfacción (Wang et al., 2007).
Los resultados arrojados por esta investigación fueron favorables, con una efectividad de la intervención de 17.7%, cuando se contrastó el rendimiento académico del grupo experimental con el grupo control, en pre y post test. Otra variable que mostró mejoría, al comparar ambos grupos, fue la satisfacción, la cual arrojó una mejora de 2.4%. Estos resultados favorables revelaron que la Analíticas del Aprendizaje, a través de aprendizaje adaptativo, estilos de aprendizaje y algoritmos de aprendizaje automático, es una estrategia que ayuda a mejorar el desempeño en cursos de matemática básica.
Aun fueron favorables los resultados de esta investigación, el tamaño de la muestra, solo 44 de 148 aceptaron participar en el estudio (29.9% de muestra objetivo), hace que los mismos no sean extrapolables, ni concluyentes. El grupo experimental presentó una mejora del 10.3%, al comparar pre y post test, pero promedio global de calificación final (post test) fue de 55.9%, lo cual significa que la mayoría reprobaría el curso. Por tanto, se debe seguir la exploración y refinamiento del diseño instruccional adaptativo propuesto por esta investigación, para correlacionar las tácticas de estilo de aprendizaje, aprendizaje automático y aprendizaje adaptativo, dentro del campo de Analíticas del Aprendizaje y Minería de Datos Educativa, de forma que se logre un modelo que permita mejorar el desempeño en matemática básica al nivel de aprueba o distinción (> 70%).
NSUWorks Citation
Silverio Del Orbe Abad. 2024. Efectividad de las Estrategias Analíticas del Aprendizaje en el Rendimiento Académico en Cursos de Matemática Básica en una Universidad de la República Dominicana. Doctoral dissertation. Nova Southeastern University. Retrieved from NSUWorks, Abraham S. Fischler College of Education and School of Criminal Justice. (631)
https://nsuworks.nova.edu/fse_etd/631.