El proyecto «Tecnologías de modelado dinámico de estudiantes y asistentes digitales para la mejora de resultados en plataformas de e-learning» WITH_YOU (2022-2025), gestionado por Editores y Consultores Especializados (ECE), y en el que participan también la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO) y la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) se encuentra actualmente en su segundo año de ejecución.
Durante el primer año, los trabajos del proyecto se han centrado, por un lado, en la definición de un sistema de captura de datos, para lo cual se ha realizado un análisis de cuáles eran las variables de los estudiantes (sociodemográficas, resultados académicos, interacciones, etc.) que, a priori, se consideraban determinantes en el avance académico de los alumnos matriculados en las plataformas de e-learning y, por otro, en el desarrollo de un modelo de captura de datos que permitiese extraer toda la información requerida de las plataformas de cara a su futura explotación.
Asimismo, se han dado los primeros pasos para definir un módulo de encuestas de satisfacción que permita enriquecer la información que se extrae (minería) de la plataforma. A raíz de estos trabajos ha sido posible obtener una base de datos con más de 280.000 registros y más de 160 características (features) que describen el desempeño académico de los alumnos que cursan titulaciones en plataformas de e-learning.
Los trabajos de la segunda anualidad han tomado como punto de partida los resultados de la anualidad anterior, para lo cual se ha realizado un preprocesado de los datos de conjunto a ingeniería de características sobre la base de datos inicial. Estos trabajos han permitido seleccionar y/o generar 40 variables preprocesadas, las cuales contienen la información del comportamiento (en este caso, el avance académico) de más de 34.000 usuarios únicos de las plataformas durante el tiempo en el que se han estado minando datos.
Actualmente, se han iniciado los trabajos para poder explotar la información latente dentro de dichas variables. Se han comenzado a desarrollar tecnologías de agrupamiento (clustering) mediante algoritmos basados en redes neuronales y distancias para crear un sistema dinámico de modelado de estudiantes que tenga en cuenta el avance temporal de los estudiantes en sus titulaciones. Los resultados preliminares de estos algoritmos reflejan datos esperanzadores, ya que las métricas de desempeño muestran que los sistemas agrupan correctamente a 8 de cada 10 estudiantes en función de los parámetros de entrenamiento que se le han establecido a los modelos. Estos resultados le sugieren al equipo investigador que, tras un proceso de optimización de parámetros o de selección de nuevos algoritmos, puede ser posible mejorar los resultados iniciales, lo cual es muy favorable de cara a la toma de decisiones.
Por parte de la UPC, los responsables se encuentran investigando y desarrollando tecnologías de análisis de perfil social. Teniendo en cuenta la relevancia del perfil social (incluyendo las interacciones entre estudiantes y profesores), y la disponibilidad de diferentes técnicas de análisis de grafos que deben permitir su modelado, se dedica esta tarea específica al análisis automatizado del perfil social de los estudiantes.
Para lo que resta de anualidad y de cara al último año del proyecto, los trabajos se centrarán en la optimización, el desarrollo de un sistema de intervención y la realización de tareas de prototipado y validación de las soluciones propuestas.
La iniciativa se encuentra enmarcada dentro del plan estatal de investigación 2021-2023 dentro de la convocatoria de Proyectos de Colaboración Público-Privada 2021.
La publicación es parte del proyecto CPP2021-008349, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea-NextGenerationEU/PRTR».