Enhance learners’ experience in E-learning based scenarios using Intelligent Alerting Systems and Learning Analytic

Abstract

This PhD research work is focused on technologies aimed at E-learning based scenarios, Intelligent Alerting Systems (IAS) and Learning Analytics (LA), and its main objective is to enhance the learners’ experience and reduce dropout rates in E-learning based scenarios. For this, establish as the first objective to study the background and state of the art, mainly with the analysis, exploration and comparison between existing interactive video platforms and technologies, their pros, cons and specifications. As E-learning grows in popularity, the relatively low completion rates of students has been a dominant criticism (between 2% and 10%). Therefore, this study seeks also to identify, in a first phase, through a survey within a student community, the key reasons (causes) for dropouts when using E-learning as a learning platform. And, at a second phase, deepen these acknowledgements by interviewing teachers, counselors and platform administrators. This first research and analysis will be used to detect motives and behavior patterns of students with dropout thoughts. A very important part in a Learning Management System (LMS) is the tracking and recording of students progresses with the use of learning analytics. These measurements, analysis and reporting of data about learners and their contexts is essential in determining dropout patterns (such as used in finding patterns in banking or insurance clients). So, another objective of this thesis is to, with the usage of learning analytics, determine different stages, levels and patterns in dropout students and suggest appropriate interventions in order to prevent, in advance, these closure actions. Based on Intelligent Alerting Systems, and with the knowledge of abandonment patterns, computer intelligent services may be generated, in a first reaction to a dropout profile, by automatically messaging motivational phrases (online messaging and/or subliminal video messaging) in an early phase, by alerting the guidance counselor and/or teacher in a middle stage and by the usage of e-tutoring technologies (one-to-one) on an advanced stage (only within a final phase and not by student demand). Though the thesis has a technological approach, its main objective is to prevent dropouts and raise completion rates within E-learning. It also seeks that proposals follow, to the extent possible, to existing educational models and concepts. It is important to note, that the methods can vary substantially with regard to the technologies used and the target audience.

Este trabajo de investigación doctoral se centró en tecnologías destinadas a E-learning, Sistemas de Alerta Inteligentes de (IAS) y Análisis de Aprendizaje (LA), y su principal objetivo es mejorar la experiencia de los alumnos y reducir las tasas de deserción en escenarios de aprendizaje. Para ello, establecer como primer objetivo de estudiar los antecedentes y el estado de la arte, sobre todo con el, la exploración y la comparación entre plataformas interactivas de video y tecnologías, sus pros, contras y especificaciones análisis. Como E-learning crecen en popularidad, las relativamente bajas tasas de finalización de los alumnos ha sido una crítica dominante (entre 2% y 10%). Por lo tanto, este estudio pretende también identificar, en una primera fase, a través de una encuesta dentro de una comunidad estudiantil, las razones principales (causas) de los abandonos al utilizar E-learning como plataforma de aprendizaje. Y, en una segunda fase, profundizar conocimientos entrevistando a maestros, consejeros y administradores de la plataforma. Esta primera investigación y el análisis se utilizan para detectar los motivos y patrones de comportamiento de los estudiantes con los pensamientos de abandono escolar. Una parte muy importante en un sistema de gestión de aprendizaje (LMS) es el seguimiento y registro de estudiantes avanza con el uso de la analítica de aprendizaje. Estas mediciones, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes y sus contextos es esencial para determinar los patrones de deserción (tal como se utiliza en la búsqueda de patrones en la banca o seguros de los clientes). Por lo tanto, otro objetivo de esta tesis es, con el uso de la analítica de aprendizaje, determinar diferentes etapas, niveles y patrones en los estudiantes de deserción y sugerir intervenciones apropiadas con el fin de prevenir, de antemano, estas acciones de cierre. Sobre la base de Sistemas de Alerta Inteligentes, y con el conocimiento de los patrones de abandono y asistencia inteligente de computadora se pueden generar, en una primera reacción a un perfil de deserción, por mensajería automáticamente frases motivacionales (mensajería en línea y/o mensajería de video subliminal) en una fase temprana, alertando al consejero y/o maestro guía en una etapa intermedia y por el uso de las tecnologías de e-tutoría (uno a uno) en una etapa avanzada (sólo dentro de una fase final y no por la demanda de los estudiantes). Aunque la tesis tiene un enfoque tecnológico, su principal objetivo es evitar la deserción escolar y elevar las tasas de terminación dentro de E-learning. Asimismo, se pretende que las propuestas siguen, en la medida de lo posible, a los modelos y conceptos educativos existentes. Es importante señalar, que los métodos pueden variar sustancialmente con respecto a las tecnologías utilizadas y el público objetivo.

Este traballo de investigación de doutoramento é o foco en tecnoloxías destinadas a E-learning, con base en Sistemas de Alerta Intelixentes (IAS) e Aprendizaxe Analytics (LA), e o seu principal obxectivo é mellorar a experiencia dos alumnos e reducir as taxas de abandono en escenarios de aprendizaxe. Para iso, establecer como primeiro obxectivo estudar a fondo el estado da arte, sobre todo coa análise, explotación e comparación entre as plataformas existentes interactivas de vídeo e tecnoloxías, os seus pros, contras e especificacións. Como E-learning a crecer en popularidade, as taxas de conclusión relativamente baixas de estudantes foi unha crítica dominante (entre 2% e 10%). Polo tanto, este estudo preténdese tamén identificar, nunha primeira fase, a través dunha investigación dentro dunha comunidade estudantil, os principais motivos (causas) para desistentes cando usando E-learning como unha plataforma de aprendizaxe. E, nunha segunda fase, afondar estes recoñecementos a través de entrevistas con profesores, conselleiros e administradores da plataforma. Esta primeira investigación e análise serán utilizados para detectar os motivos e patróns de comportamento dos alumnos con pensamentos de abandono. Unha parte moi importante nun Learning Management System (LMS) é o seguimento e gravación de estudantes progresión co uso de Learning Analytics. Estas medicións, análise e comunicación de datos sobre os alumnos e os seus contextos é esencial na determinación dos patróns de abandono (como utilizado na busca de patróns en bancarias ou aseguradoras). Entón, outro obxectivo deste traballo é, co uso de Learning Analytics, determinar diferentes etapas, niveis e patróns de alumnos evadidos e suxerir intervencións axeitadas, a fin de evitar, con antelación, estas accións de clausura. Baseado en Sistemas de Alerta Intelixentes, e co coñecemento de patróns de abandono, servizos intelixentes de ordenador pode ser xerado, nunha primeira reacción a un perfil de saída, por mensaxes automaticos de frases de motivación (mensaxes en liña e/ou mensaxes de vídeo subliminal) nunha fase inicial, alertando o orientador e/ou profesor nun estadio intermedio e polo uso de titoría e tecnoloxías (one-to-one) en etapas (só dentro dunha fase final e non pola demanda de alumnos). Aínda que a tese ten un enfoque tecnolóxica, o seu principal obxectivo é evitar o abandono e aumentar os tipos de conclusión no prazo de E-learning. Busca tamén que as propostas seguen, na medida do posible, cos modelos e conceptos educativos existentes. É importante ter en conta, que os métodos poden variar substancialmente respecto das tecnoloxías utilizadas e a audiencia obxectivo.