Resumen de Hacia un sistema de detección temprana de estudiantes en riesgo en entornos de enseñanza-aprendizaje en línea

Ana Elena Guerrero Roldán, M. Elena Rodríguez González, David Bañeres, Cristina Pérez Solà, Javier Panadero, Abdulkadir Karadeniz

• español

  El uso de técnicas de la inteligencia artificial está teniendo un gran impacto en la educación. La dispo- nibilidad de extensas colecciones de datos educativos ha permitido desarrollar modelos de predicción que permiten inferir conocimiento sobre el comporta- miento de los estudiantes. Una de las líneas de inves- tigación se centra en la identificación de estudiantes en riesgo, con el objetivo de reducir el riesgo de fracaso y de abandono. En este trabajo se presenta un sistema de detección temprana de estudiantes en riesgo en un entorno de enseñanza-aprendizaje en línea. Asimismo, se describe la prueba piloto del sistema realizada en una asignatura de bases de datos del Grado de Ingeniería Informática de la Universitat Oberta de Catalunya, y los resultados obtenidos de dicha experiencia.

• English

  The use of artificial intelligence techniques is having a great impact on education. The availability of extensive educational datasets has allowed the devel- opment of predictive models that can be used to infer knowledge about students’ behavior. One of these research lines focuses on the identification of at-risk students, with the aim of reducing the risk of failure and dropout. This paper presents a system for the early detection of at-risk students in an online setting.

  Moreover, a case study has been carried out in a database subject of the Computer Engineering Degree at the Universitat Oberta de Catalunya, and the results obtained from this experience are presented.