Browsing by Author "Pérez Sanagustín, Mar"

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    A methodology for improving active learning engineering courses with a large number of students and teachers through feedback gathering and iterative refinement
    (2015) Estevez, I.; Alario, C.; Pérez Sanagustín, Mar; Pardo, A.; Crespo, R.; Leony, D.; Parada, H.; Delgado, C.
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    A MOOC-based flipped experience : scaffolding SRL strategies improves learners’ time management and engagement
    (2020) Pérez Sanagustín, Mar; Sapunar Opazo, Diego Andrés; Pérez Álvarez, Ronald Antonio; Hilliger, Isabel; Bey, A.; Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Baier Aranda, Jorge Andrés
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    A study of the mooc-based blended learning approach from student's perspective
    (2021) Hernández Correa, Josefina María; Pérez Sanagustín, Mar; Baier Aranda, Jorge Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Lo que los adultos de hoy en día aprendieron en la escuela y en la universidad hace veinte, treinta o incluso sesenta años, no es muy diferente a lo que se enseña hoy en clase, aunque el mundo actual es muy diferente al mundo en que crecimos nosotros. Además, los estudiantes de hoy son nativos digitales, una generación que se caracteriza por estar expuesta a las tecnologías de la información y a los medios digitales desde una edad muy temprana, mayor que la de cualquier generación anterior. Por lo tanto, el sistema educativo debe adaptarse a estos cambios y replantearse las metodologías de enseñanza, para cambiar las clases tradicionales basadas en conferencias unidireccionales, a enfoques de aprendizaje centrados en el alumno. En particular, esta tesis se centra en el modelo de aprendizaje mixto (Blended Learning) basado en MOOCs, que se caracteriza por el uso de tecnologías en el proceso de aprendizaje, que ha ido en aumento en los últimos años. Existe una necesidad urgente de profundizar en el conocimiento del impacto de la metodología Blended Learning con MOOCs en la literatura actual. Esta tesis doctoral propone un estudio en profundidad de la metodología de aprendizaje Blended Learning con MOOCs, para entender el impacto de este modelo de enseñanza en estudiantes de educación secundaria, postsecundaria y superior. Ampliamos la literatura actual en el área mediante la realización de tres estudios de caso y un posterior estudio multicaso que cruza los tres casos individuales en una propuesta de investigación integral. En concreto, exploramos el Blended Learning con MOOCs desde la perspectiva del estudiante, analizando su adopción de la metodología de enseñanza y sus resultados de aprendizaje en estas experiencias. Finalmente, presentamos afirmaciones que resumen los principales hallazgos y resultados de este estudio. En primer lugar, concluimos que la xi metodología de aprendizaje Blended Learning con MOOCs puede ser adoptada con éxito por los estudiantes, y es un método eficaz para la enseñanza y el aprendizaje de los contenidos del curso. Los estudiantes rinden igual o mejor en las evaluaciones del curso con esta metodología que en una experiencia de aprendizaje tradicional, y perciben que aprenden los contenidos del curso con mayor eficacia que en los enfoques de aprendizaje tradicionales. Además, afirmamos que interactuar consciente y eficientemente con un MOOC en una experiencia de aprendizaje Blended Learning está significativamente relacionado con mejores resultados de aprendizaje. Finalmente, concluimos que una vez que los estudiantes adoptan la metodología de aprendizaje Blended Learning con MOOCs, cambian su paradigma de aprendizaje, se comprometen con los MOOCs y se hacen conscientemente responsables de su propio proceso de aprendizaje, mejoran significativamente sus resultados de aprendizaje.
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    Analysis of students' self-regulatory strategies in MOOCS and their impact on academic performance.
    (2019) Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Pérez Sanagustín, Mar; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los Cursos Abiertos Masivos y en Línea (MOOCs – Massive Open Online Courses) se han convertido en una fuente de contenido digital que puede ser abordado de forma atemporal y desde cualquier lugar. Los MOOCs ofrecen contenidos de calidad a millones de estudiantes de todo el mundo, brindando nuevas oportunidades de aprendizaje. Sin embargo, sólo una fracción de los que inician un MOOC logran terminarlo, dejando a miles de estudiantes comprometidos sin alcanzar sus metas. Investigaciones recientes sugieren que una de las razones por la que a los estudiantes les resulta difícil de terminar el MOOC es que tienen problemas para planificar, ejecutar y monitorear su proceso de aprendizaje de manera autónoma; es decir, no autorregulan su proceso de aprendizaje de forma efectiva para lograr terminar con éxito un MOOC. En esta tesis, se explorará las posibilidades que ofrece la Analítica del Aprendizaje (LA – Learning Analytics) para investigar las estrategias de aprendizaje que los estudiantes utilizan cuando autorregulan su su aprendizaje en entornos en línea como son los MOOCs. El principal objetivo de esta investigación es desarrollar instrumentos y métodos para medir las estrategias de autorregulación del aprendizaje (SRL – Self Regulated Learning) de los estudiantes (p. ej. cognitivas, metacognitivas y de gestión de recursos de estudio) en los MOOCs y analizar su relación con los resultados del aprendizaje de los estudiantes. Como enfoque metodológico, esta tesis utiliza métodos mixtos como línea base para la organización y planificación de la investigación, combinando datos de trazas de eventos de los estudiantes con datos de auto-reporte para comprender mejor el SRL en los MOOCs. La principal contribución de la tesis es triple. Primero, propone un instrumento para medir los perfiles de SRL de los estudiantes en los MOOC. Este instrumento se validó mediante un análisis factorial exploratorio y confirmatorio con 4,627 respuestas recopiladas en tres MOOCs. En segundo lugar, presenta una metodología basada en técnicas de minería de datos y minería de procesos para extraer los patrones de SRL de los estudiantes en los MOOC. La metodología se aplicó en tres MOOCs de Coursera (self-paced) con datos de 3,458 estudiantes, en los que se identificaron seis patrones de interacción. Luego, esta metodología se adaptó y aplicó en un esfuerzo de replicación para analizar un MOOC en edX síncrono con datos de 50,776 estudiantes donde se identificaron doce patrones de interacción. La tercera contribución, es un conjunto de estudios empíricos que muestra la relación entre las estrategias de SRL y el rendimiento académico, utilizando datos de seis MOOCs (self-paced) en Coursera y dos MOOC síncronos en Open edX. Estos estudios empíricos permitieron determinar las variables demográficas de auto-reporte de los estudiantes (p. ej. género, conocimiento previo y ocupación) y estrategias auto-reportadas de SRL (p. ej. establecimiento de objetivos, planificación estratégica) que fueron identificadas como las más relevantes para predecir el rendimiento académico. En conclusión, esta tesis ofrece un conjunto de instrumentos y métodos que podrían ser utilizados por otros investigadores en diferentes contextos para estudiar el SRL en MOOCs. Los resultados de esta investigación abren nuevas vías para la personalización y adaptación del contenido de un MOOC de acuerdo con los comportamientos autorregulados de los estudiantes y establecen las bases para el estudio de la SRL como un proceso en otros entornos de aprendizaje con soporte digital.
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    Characterizing Learners’ Engagement in MOOCs: An Observational Case Study Using the NoteMyProgress Tool for Supporting Self-Regulation
    (2020) Pérez Álvarez, Ronald Antonio; Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Sharma, K.; Sapunar Opazo, Diego Andrés; Pérez Sanagustín, Mar
    Recent research shows that learners who are able to self-regulate their learning show greater levels of engagement with massive open online course (MOOC) content. To improve support for learners in their self-regulatory processes, researchers have proposed technological solutions to transform recorded MOOC data into actionable knowledge. However, studies providing empirical evidence on how these solutions impact learners' engagement with the course and their self-regulatory behavior remain scarce. In this article, we present the results of an observational case study in which NoteMyProgress (NMP), a web-based tool designed to support learners' self-regulation in MOOCs, is applied as an intervention in two MOOCs. The main aim of this article is to provide insights into how the support of learners' self-regulated learning (SRL) strategies correlates with course engagement. We performed the evaluation using a sample of 263 learners and utilized distinct data sources in order to propose indicators for learners' engagement with the course and NMP. Results show a positive correlation between learners' final grades with NMP functionalities that support goal setting, organization (note taking), and self-reflection (social comparison) SRL strategies. Furthermore, we found no significant behavioral differences in how learners with low SRL and high SRL profiles engage with the course or NMP. Finally, we discuss how these results relate to prior work and the implications for future technological solutions that seek to promote engagement in MOOCs.
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    Coordinating learning analytics policymaking and implementation at scale
    (2020) Broos, T.; Hilliger, Isabel; Pérez Sanagustín, Mar; Htun, N. N.; Millecamp, M.; Pesantez Cabrera, P.; Solano Quinde, L.; Siguenza Guzman, L.; Zuniga-Prieto, M.; Verbert, K.; De Laet, T.
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    Does taking a MOOC as a complement for remedial courses have an effect on my learning outcomes? a pilot study on calculus
    (2016) Pérez Sanagustín, Mar; Hernández Correa, Josefina María; Gelmi Weston, Claudio Andrés; Hilliger, Isabel; Rodríguez Palma, María Fernanda; Verbert, Katrien; Sharples, Mike; Klobučar, Tomaž
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    Exploring differences in how learners navigate in MOOCs based on self-regulated learning and learning styles: A process mining approach
    (IEEE, 2016) Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Palta, René; Vázquez, Jorge; Bermeo, Jorge L.; Pérez Sanagustín, Mar; Munoz Gama, Jorge
    Study in a Massive Open and Online Courses (MOOCs) is challenging, since participants take the course without the support of a teacher. Taking a MOOC require the students to have the ability to self-regulate their learning. However, every person has its own learning style and the way each one interacts and self-regulate in a MOOC varies. In this work we present an exploratory study from a process-oriented perspective to study whether students with different learning styles and SRL profiles show differences in navigating through a MOOC. Specifically, we investigate using Process Mining Techniques to analyze log files recording the course behavior of 99 learners across an Open edX MOOC combined with data from self-reported surveys. Our findings show that learners with different SRL profiles follow similar navigation paths, but there are differences when differentiating students by their learning styles.
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    Flipping the classroom with MOOCs. A pilot study exploring differences between self-regulated learners
    (IEEE, 2017) Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Pérez Sanagustín, Mar; Bermeo, Jorge L.; Muñoz, Lissette; Pacheco, G.; Espinoza, I.
    The use of Flipped Classroom (FC) model supported with technology has allowed to optimize classroom time, covering the students' learning demands and adapting to their work pace. However, learners perform at different pace and use external resources during their learning, which requires from them the ability to self-regulate. In this paper, a pilot study is presented and investigates how students with different self-regulation profiles navigate through a MOOC when it is used as a part of FC methodology. To meet the study objectives, by using Process Mining techniques, it has been investigated over log files recording the course behaviour of N= 149 learners across an Open edX MOOC used to support FC. The findings show that learners who were exposed to the FC obtained better grades than their counterparts. Also, learners with different SRL profiles follow different navigation paths. This study opens up the possibility to other researchers to explore how learners perform in a MOOC using FC.
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    Framework for promoting continuous curriculum improvement in higher education using learning analytics
    (2020) Hilliger, Isabel; Pérez Sanagustín, Mar; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    En las últimas dos décadas, la cobertura de la educación superior creció exponencialmente en Latinoamérica, generándose disparidades en la calidad de sus programas. Esto hace necesario implementar procesos de mejora continua curricular para formular acciones de mejora si los logros de aprendizaje no son los esperados. La reciente aparición de las analíticas de aprendizaje facilita la integración y el análisis de distintos datos educativos con el fin de renovar elementos curriculares. Sin embargo, la disponibilidad y el despliegue de soluciones analíticas no reporta beneficios si su adopción no está estrechamente centrada en las necesidades de los actores clave. En este contexto, esta tesis tiene como objetivo responder a la pregunta de investigación: ¿Cómo promover la mejora continua del currículo en los programas de educación superior en Latinoamérica utilizando Analíticas de Aprendizaje? Para responder a esta pregunta, se utilizaron métodos mixtos dentro de enfoques de investigación tradicionales. Primero, se realizaron entrevistas y cuestionarios para identificar necesidades de analíticas de aprendizaje en estudiantes, profesores, y gestores de distintas universidades. Segundo, se diseñó y evaluó una herramienta analítica para apoyar la formulación de acciones de mejora curricular a partir de la medición de logros de aprendizaje. Tercero, se elaboró un caso de estudio para identificar mecanismos para involucrar a los profesores en medición y mejora de los logros de aprendizajes. A partir de estos tres estudios, se desarrolló un marco para promover la mejora continua curricular en los programas de educación superior en América Latina. El uso de este marco permitirá que las universidades reflexionen sobre los cambios curriculares generados durante la pandemia, formulando acciones de mejora según sus necesidades. Además, esta tesis contribuye con un conjunto de lecciones aprendidas en relación al diseño e implementación de una herramienta de analítica curricular y al involucramiento de profesores en un proceso de mejora continua a lo largo de un extenso período de tiempo.
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    H-MOOC framework: reusing MOOCs for hybrid education
    (2017) Pérez Sanagustín, Mar; Hilliger, Isabel; Alario, C.; Kloos, C.; Rayyan, S.
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    How to design tools for supporting self-regulated learning in MOOCs? Lessons learned from a literature review from 2008 to 2016
    (IEEE, 2016) Pérez Álvarez, Ronald Antonio; Pérez Sanagustín, Mar; Maldonado Mahauad, Jorge Javier
    This paper presents a systematic literature review that examines and analyzes the articles from 2008 to 2016 that have addressed the development of tools to support Self-Regulated Learning (SRL) in online and MOOC environments. The findings denote that: (1) there is a lack of tools to support SRL in MOOC environments; (2) the evaluation of the existing tools are not aligned whit the objectives of the research; (3) current research presents proposal of tools but very few achieve the stage of implementation; and (4) current existing tools tend to support many SRL strategies at the same time. We end up with a set of lessons learned for guiding the implementation of tools to support SRL strategies in MOOCs environments.
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    Lessons learned from the design of situated learning environments to support collaborative knowledge construction
    (2015) Pérez Sanagustín, Mar; Muñoz Merino, Pedro J.; Alario Hoyos, Carlos; Soldani, Xavier; Delgado Kloos, Carlos
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    Metodología de análisis de intervenciones para apoyar la autorregulación en escenarios de aprendizaje basados en MOOCS
    (2020) Sapunar Opazo, Diego Andrés; Pérez Sanagustín, Mar; Baier Aranda, Jorge Andrés; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las Instituciones de Educación Superior (IES) se han visto obligadas a adaptar y transformar su misión educativa, situando la innovación como el centro de sus procesos de aprendizaje y enseñanza. Una de las innovaciones clave que han surgido en las IES para enfrentar estos cambios son los MOOCs (de sus siglas en inglés, Massive Open Online Courses), siendo un catalizador para la generación de distintos cambios. Estos cambios han conllevado a la digitalización de materiales para ofrecer formación en línea y la transformación de las prácticas más tradicionales hacia prácticas de aprendizaje mezclado. Sin embargo, la utilización de los MOOCs en las IES conlleva varios retos que las instituciones deben afrontar. En primer lugar, los estudiantes no están habituados a aprender en formatos en línea o mezclados y carecen de las competencias necesarias para hacerlo. En la bibliografía actual, una de las competencias clave para el buen desempeño en este tipo de prácticas es la autorregulación. Para enfrentar esto, la comunidad científica se ha centrado en el desarrollo de herramientas para apoyar la autorregulación y en analizar su impacto en el desempeño de los estudiantes. Sin embargo, aún son pocas las evidencias científicas de cómo este tipo de apoyos ayuda a los estudiantes a ser más exitosos en sus cursos. Más aún, faltan propuestas metodológicas que permitan entender como una intervención que apoya a la autorregulación de los alumnos en escenarios educativos basados en MOOCs, tanto en línea como mezclados, impactan en el comportamiento y en el desempeño de los estudiantes. Con el fin de contribuir a esta línea de trabajo, esta tesis tiene como objetivo principal desarrollar una propuesta metodológica basada en técnicas de análisis de datos para entender el comportamiento de los estudiantes en escenarios de aprendizaje basados en MOOCs. Luego, esta propuesta es aplicada a dos casos reales, uno puramente en línea y otro de aprendizaje mezclado. La propuesta metodológica desarrollada consiste en cinco fases y es aplicada con éxito a ambos casos de estudio.Las Instituciones de Educación Superior (IES) se han visto obligadas a adaptar y transformar su misión educativa, situando la innovación como el centro de sus procesos de aprendizaje y enseñanza. Una de las innovaciones clave que han surgido en las IES para enfrentar estos cambios son los MOOCs (de sus siglas en inglés, Massive Open Online Courses), siendo un catalizador para la generación de distintos cambios. Estos cambios han conllevado a la digitalización de materiales para ofrecer formación en línea y la transformación de las prácticas más tradicionales hacia prácticas de aprendizaje mezclado. Sin embargo, la utilización de los MOOCs en las IES conlleva varios retos que las instituciones deben afrontar. En primer lugar, los estudiantes no están habituados a aprender en formatos en línea o mezclados y carecen de las competencias necesarias para hacerlo. En la bibliografía actual, una de las competencias clave para el buen desempeño en este tipo de prácticas es la autorregulación. Para enfrentar esto, la comunidad científica se ha centrado en el desarrollo de herramientas para apoyar la autorregulación y en analizar su impacto en el desempeño de los estudiantes. Sin embargo, aún son pocas las evidencias científicas de cómo este tipo de apoyos ayuda a los estudiantes a ser más exitosos en sus cursos. Más aún, faltan propuestas metodológicas que permitan entender como una intervención que apoya a la autorregulación de los alumnos en escenarios educativos basados en MOOCs, tanto en línea como mezclados, impactan en el comportamiento y en el desempeño de los estudiantes. Con el fin de contribuir a esta línea de trabajo, esta tesis tiene como objetivo principal desarrollar una propuesta metodológica basada en técnicas de análisis de datos para entender el comportamiento de los estudiantes en escenarios de aprendizaje basados en MOOCs. Luego, esta propuesta es aplicada a dos casos reales, uno puramente en línea y otro de aprendizaje mezclado. La propuesta metodológica desarrollada consiste en cinco fases y es aplicada con éxito a ambos casos de estudio.
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    Mining theory-based patterns from Big data : Identifying self-regulated learning strategies in Massive Open Online Courses
    (2018) Maldonado Mahauad, Jorge Javier; Pérez Sanagustín, Mar; Kizilcec, René F.; Morales, Nicolás; Muñoz Gama, Jorge
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    Models to provide guidance in flipped classes using online activity
    (2020) Schwarzenberg Riveros, Pablo; Navón Cohen, Jaime; Pérez Sanagustín, Mar
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    My Learning Mentor : a mobile App to support learners participating in MOOCs
    (2015) Alario, C.; Estevez, I.; Pérez Sanagustín, Mar; Leony, D.; Kloos, C.
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