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Evaluación en Sistemas de Aprendizaje Móvil: una revisión de la literatura
Jorge Adrián Muñoz [email protected]
Universidad del Cauca, Colombia
16, 17 y 18 de octubre 2019. Ibarra-Ecuador
Agenda
• Introducción
• Metodología
• Resultados y discusión
• Conclusiones
• Trabajo futuro
Introducción
La evaluación es “el proceso permanente yobjetivo para valorar el nivel de desempeño delos estudiantes”. MEN, 2009.
Características evaluación: integral,continua, sistemática, participativa y flexible(OECD/CERI).
La evaluación formativa tiene un propósitoclaro es realizar evaluación para elaprendizaje. Bennet, 2011.
Introducción
La evaluación a través dedispositivos móviles es unarealidad que se comienza a exploraren las Instituciones Educativas.
Sin embargo, en algunos casos solose transfiere el contenido del papela la pantalla del dispositivo.
Se debe explorar estrategias paraproveer realimentación eindicadores de progreso a losestudiantes UNESCO, 2013.
Introducción
Carencia de procesos de evaluación continuos y flexibles enentornos de aprendizaje móvil.
Alrededor del aprendizaje móvil se configuran una gran variedad deambientes, interacciones y ritmos de progresos únicos. Esto lleva aconsiderar el dónde, con quién, por qué y cómo ocurre el aprendizaje.Así, la identificación de las condiciones cognitivas y contextuales sonrequeridas para dar soporte en feedback formativo con el fin dealcanzar el desempeño deseado (Kulasegaram, 2018).
Introducción
Objetivo
Caracterizar las propuestas de evaluación formativa en sistemas deaprendizaje móvil para identificar entidades, técnicas y componentesrelevantes.
Contribución
Permite identificar los componentes software en común en Sistemasde Aprendizaje Móvil, que hacen uso de mecanismos de evaluaciónformativa.
Metodología
Pregunta general
¿Cuál es el estado actual del conocimiento sobre Evaluación en Sistemas de Aprendizaje Móvil?
Preguntas especificas
No. Pregunta Pregunta de investigación
PI1 ¿Cuáles son las investigaciones desarrolladas alrededor de Sistemas de
Aprendizaje Móvil sensibles al contexto?
PI2 ¿Cuáles son los Sistemas de Aprendizaje Móvil sensibles al contexto que
consideran procesos de evaluación?
PI3 ¿Cuáles entidades del contexto son utilizadas en los sistemas encontrados que
incluyen evaluación?
PI4 ¿Cuáles son las técnicas de razonamiento consideradas con fines de
realimentación en los sistemas que incluyen evaluación?
PI5 ¿Cuáles son los componentes de modelado en los sistemas que incluyen
evaluación?
Metodología
Fuente de datos y estrategia de búsqueda
Motores de búsqueda: Scopus, Science Direct, IEEEXplore y ACM Digital Library.
Cadena de búsqueda:
(Evaluation OR Assessment Formative OR Feedback) AND (Model OR System) AND
(Mobile Learning OR m-learning) AND
(Context-Aware OR Context awareness).
Metodología
Criterios de inclusión
Publicaciones académicas y profesionales indexadas
Artículos en inglés publicados entre 2014-2018
Estudios que incorporen mecanismos de evaluación y uso deinformación contextual.
Criterios de exclusión
Investigaciones en evaluación no propias del proceso de enseñanza-aprendizaje.
Artículos que solo presentan resumen o contenido en diapositivas,contenido de páginas web, blogs personales o folletos.
Sistemas de aprendizaje en ámbitos no móviles.
Metodología
Ejecución cadena de búsqueda
Total: 139 artículos primarios
Filtrados : 52 artículos
--------------------------------------
Procesados: 22 artículos (PI1)
11 artículos se relacionan con evaluación (PI2)
35%
10%
52%
3%
Artículos
Scopus - 48
Science Direct - 14
IEEExplore - 73
ACM - 4
Resultados
Entidades del contexto (PI3)
Autor(es) Tiempo Ubicación Dispositivo Estudiante Físico
(Luo et al., 2017) X X X - X
(Faber & Viss, 2018) - - - - -
(Chu et al., 2017) - - - - -
(Chou et al., 2015) - - - - -
(Harchay et al., 2014) X X X X -
(Nikou & Econ, 2017) - X - - -
(Louhab et al., 2018b) X X X X -
(Banno & Yang, 2016) - X X X X
(Khalifa et al., 2018) X X X X -
(Wirawan & Mah, 2017) - - - - -
(Chiu & Huang, 2015) - - - - -
Resultados
Técnicas de razonamiento (PI4)
Autor(es) Técnica de razonamiento Objetivo de medición
(Luo et al., 2017) - -
(Faber & Viss, 2018) Modelo teórico ítem-respuesta Nivel de rendimiento
(Chu et al., 2017) Web-based Assessment and Test Analyses (WATA) system Nivel de conocimiento
(Chou et al., 2015) Reglas Fuzzy Nivel de rendimiento
(Harchay et al., 2014) Algoritmo Recuperación de Recursos de Evaluación Personalizado Adquisición de contexto
(Nikou & Econ., 2017) - -
(Louhab et al., 2018b) Reglas de adaptación con CAT Nivel de conocimiento y
rendimiento
(Banno & Yang, 2016) Extensión de algoritmo basado en el Modelo de Análisis del Factor
de Rendimiento
Nivel de conocimiento y
rendimiento
(Khalifa et al., 2018) Lógica de primer orden Nivel de conocimiento
(Wirawan & Mah, 2017) Método de ponderación adaptiva simple Nivel de rendimiento
(Chiu & Huang, 2015) Proceso de Jerarquía Analítica Nivel de rendimiento
Resultados
Componentes de modelado (PI5)
Autor(es) Componentes de modelado
(Luo et al., 2017) Modelos de Estudiante, Dominio, Aprendizaje Colaborativo y Evaluación. Modelo Adaptativo basado en Contexto
(Faber & Viss, 2018) No especifica.
(Chu et al., 2017) No especifica.
(Chou et al., 2015) Modelo estudiante, Módulo pedagógico, Framework factores adaptativos y Módulo adaptación basado negociación.
(Harchay et al., 2014) Interfaz gráfica, dispositivo, aprendices. Módulos de adquisición, razonamiento y entrega. Módulo evaluación.
(Nikou & Econ, 2017) Banco de preguntas, módulo de entrega, soporte basado en geolocalización, realimentación, autenticidad, soporte
para guía apropiada, comunicación y colaboración.
(Louhab et al., 2018b) Interfaz de evaluación adaptativa, objetos de aprendizaje, motor de evaluación adaptativa, reglas de adaptación,
contexto del estudiante y perfil del estudiante.
(Banno & Yang, 2016) Modelado de estudiante, motor de evaluación dinámica, motor de recomendación, dispositivo, evaluación dinámica,
recursos de aprendizaje.
(Khalifa et al., 2018) Autenticación, gestión contexto, Base de Datos Ontológica, Módulo Evaluación y Banco de Preguntas y Respuestas.
(Wirawan & Mah 2017) Dominio cognitivo y Dominio afectivo.
(Chiu & Huang, 2015) Modelo de evaluación basado en aprendizaje significativo. Dimensiones: Activa, Autentica, Constructiva,
Cooperativa e Interactiva.
Resultados
Discusión
Entidades del contexto como Físico y Ubicación son propuestas pordiferentes autores, pero hacen referencia a conceptos similares. Serecomienda unificar Físico y Ubicación en una sola entidad.
Ninguna de las técnicas de realimentación hace uso de la informacióndel contexto (Dispositivo, Tiempo, Físico, Estudiante, Ubicación) paraentregar realimentación o feedback, ya que se están utilizando para laentrega de materiales educativos.
Los componentes de modelados son descritos en términos de capas,modelos, frameworks, módulos, necesidades humanas, motores, etc. Sedeben unificar términos para mayor compresión en el área de trabajo.
Conclusiones
• Las entidades en común de las propuestas revisadas corresponden atiempo, ubicación, físico, dispositivo y estudiante.
• Solo las Reglas de Adaptación basada en CAT y la extensión del Modelode Análisis del Factor de Rendimiento consideran elementos del contextosin fines de realimentación.
• Los componentes de modelado en común hacen referencia a: entrega decontenidos, perfil del estudiante, adquisición del contexto, banco depreguntas, evaluación, módulo de razonamiento y módulo derealimentación.
Trabajo futuro
• Explorar nuevas formas de analizar y procesar las informacióncapturada del contexto e información inferida del estudiante através de nuevas técnicas de razonamiento.
• Identificar los elementos o características propias de mecanismosde realimentación y descubrir desafíos relacionados a lapresentación, entrega y tipo de respuesta.
• Promover esfuerzos por un modelo de evaluación formativa parasistemas de aprendizaje móvil que permitan la entrega derealimentación de acuerdo elementos del contexto.
