JENUI 2006, Bilbao Proceso de adaptación al EEES mediante el uso de competencias e itinerarios personalizados: el caso de Minería de Datos Ana Elena Guerrero.

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1 JENUI 2006, Bilbao Proceso de adaptación al EEES mediante el uso de competencias e itinerarios personalizados: el caso de Minería de Datos Ana Elena Guerrero Roldán, Enric Mor, Julià Minguillón Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

2 JENUI 2006, Bilbao Contenidos Motivación y objetivos Entorno virtual de aprendizaje Minería de Datos: perfil del estudiante y características de la asignatura Propuesta de adaptación al EEES Modelado con IMS-LD e itinerarios formativos Conclusiones

3 JENUI 2006, Bilbao Motivación y Objetivos Motivación: Adecuar la asignatura al Espacio Europeo de Educación Superior, focalizando la acción formativa en competencias más que en contenidos Objetivo: Definir las competencias propias de Minería de Datos diseñando una propuesta formativa mediante IMS-Learning Design para crear itinerarios personalizados Objetivos específicos: - Orientar la asignatura hacia un diseño de aprendizaje basado en competencias e identificar la competencias básicas y específicas atendiendo sus particularidades - Reconocer la experiencia profesional de los estudiantes - Diseñar la asignatura mediante IMS-LD - Implementar itinerarios formativos adaptativos

4 JENUI 2006, Bilbao Entorno Virtual de Aprendizaje: UOC Universidad completamente virtual creada en 1995 Ofrece19 titulaciones, 3 masteres oficiales y diversos programas de postgrado 35000 estudiantes, 1500 docentes y personal de gestión Modelo pedagógico centrado en el estudiante Actualmente evoluciona hacia: Adaptación al proceso de Bolonia Adaptación al proceso de Bolonia Integración de estándares para el e-learning (SCORM, IMS-LD) Integración de estándares para el e-learning (SCORM, IMS-LD) Un modelo de aprendizaje a lo largo de la vida Un modelo de aprendizaje a lo largo de la vida

5 JENUI 2006, Bilbao Perfil de estudiantes Gran diversidad de estudiantes con diferentes orígenes, objetivos, motivaciones y conocimientos La mayoría tienen una titulación previa pero quieren actualizar sus conocimientos y mejorarlos por razones personales y profesionales Edad media entre 30 y 40 años, con responsabilidades familiares y profesionales

6 JENUI 2006, Bilbao La asignatura de Minería de Datos Asignatura de 6 créditos optativa en los estudios de Informática y libre elección para otros estudios Los estudiantes la escogen debido a las posibilidades reales de aplicación inmediata de las competencias adquiridas El objetivo principal es introducirlos en los principios básicos, métodos y aplicaciones del proceso de Minería de Datos Combina la aplicación del conocimiento previo de anteriores asignaturas con nuevos conceptos y técnicas: estadística, base de datos, inteligencia artificial Los estudiantes aprenden a identificar un problema y a realizar un análisis completo utilizando el proceso de Minería de Datos

7 JENUI 2006, Bilbao Propuesta de adaptación Identificar las principales competencias y objetivos de la asignatura para dotar a los estudiantes con las habilidades profesionales adecuadas Conocer las competencias previas de los estudiantes para proveer itinerarios formativos adaptados Estudiar las posibilidades del estándar IMS-LD para describir escenarios complejos del proceso de aprendizaje: Personalización y Trabajo Colaborativo

8 Estructura de Minería de Datos El proceso de aprendizaje se puede dividir en tres fases: Homogenización: (M1+A1)+(M1’+A1’) Homogenización: (M1+A1)+(M1’+A1’) Adquisición de competencias: (M2+A2.1+A2.2)+(M2’+A2.1’+A2.2’) Adquisición de competencias: (M2+A2.1+A2.2)+(M2’+A2.1’+A2.2’) Especialización: (M3+A3) Especialización: (M3+A3) Perfiles de usuario Trabajo colaborativo Adquisición de competencias HomogeneizaciónEspecialización Formación

9 JENUI 2006, Bilbao Actividades de la asignatura 1a Actividad (A1):  Analizar los conceptos previos adquiridos  Conocimiento básico del proceso de Minería de Datos HOMOGENEIZACIÓN COMPETENCIAS ESPECIALIZACIÓN HOMOGENEIZACIÓN COMPETENCIAS ESPECIALIZACIÓN Perfiles estudiantesAdquisición de competenciasTrabajo colaborativo 2a Actividad (A2.1):  Aprender algoritmos y modelos de Minería de Datos 3a Actividad (A2.2):  Preparación de los datos y recursos  Resolver problemas de caso Práctica final (A3):  Aplicación del proceso de minería de datos en diferentes situaciones profesionales  Analizar y obtener la información

10 JENUI 2006, Bilbao Aprendizaje basado en competencias HOMOGENEIZACIÓN * Identificar las competencias básicas requeridas * Unificación de los conocimientos previos ADQUISIÓN DE COMPETENCIAS * Identificar las principales competencias a adquirir * Adquirir las competencias del proceso de MD ESPECIALIZACIÓN * Adoptar diferentes roles * Adquirir las competencias específicas del proceso de minería de datos Conocimiento general de Base de Datos y Inteligencia Artificial Conocimiento medio de Estadística Conocer el proceso de minería de datos y las diferentes fases Aprender los principales modelos para extraer los datos …. Habilidad para diseñar y dirigir un proyecto de minería de datos según en contexto...

11 JENUI 2006, Bilbao Ejemplo: Itinerario formativo adaptativo Módulos teóricos: M1, M2 y M3 Actividades: A1, A2 y A3 Módulos teóricos de refuerzo: M1’ y M2’ Actividades de refuerzo: A1’ y A2’ M1A1E1M2A2E2M3A3E3 M1’M2’ A1’A2’

12 JENUI 2006, Bilbao El estándar IMS-LD El estándar IMS-LD Intenta describir los aspectos más relacionados con el proceso de aprendizaje en si mismo Permite diseñar desde itinerarios educativos simples hasta procesos de aprendizaje más complejos, incluyendo la personalización y el trabajo colaborativo Es necesario definir el entorno, los roles, las actividades y métodos, así como las relaciones entre ellos Permite almacenar más información que los mismos LO, incluyendo competencias y actividades

13 JENUI 2006, Bilbao Modelado con IMS-LD Las competencias se describen formalmente en los objetivos de aprendizaje formulados en cada actividad, pero sólo desde una perspectiva textual Existen tres niveles progresivos de detalles y complejidad, pero se necesita el nivel C (el superior) para incluir personalización y trabajo colaborativo Se han definir los roles, entorno, métodos y actividades Se modelan todas las interacciones entre usuarios (profesores, estudiantes) y el entorno de aprendizaje (actividades, contenidos)

14 JENUI 2006, Bilbao Modelado con IMS-LD Definición de la estructura del entorno virtual donde sucede el proceso de aprendizaje Especificación de los roles en el escenario virtual:  Dos roles principales: estudiantes y docentes  Tres subroles del docente: tutores, consultores y profesores  Tres subroles del estudiante, que se definirán en la fase de especialización y trabajo colaborativo (cliente, minero de datos, técnico) Definición de las actividades que realizarán los diferentes roles y asignación de competencias Descripción de todas las relaciones entre los diferentes roles, actividades, entorno virtual y métodos

15 JENUI 2006, Bilbao Conclusiones El proceso de Bolonia ayuda a mejorar asignaturas relacionadas con la vertiente profesional como es el caso de Minería de Datos Las competencias de una asignatura han de ser definidas como una parte del perfil del estudiante y han de ser incorporadas en el expediente Los itinerarios formativos orientados a actividades pueden ser construidos combinando las competencias requeridas y adquiridas Se ha de diseñar un proceso de aprendizaje flexible: personalización, itinerarios formativos, etc. IMS-LD es un primer paso hacia la descripción del proceso de aprendizaje, pero aún necesita ser más estudiado (difícil descripción de itinerarios muy complejos; soporte débil para cursos en diferentes idiomas)

16 JENUI 2006, Bilbao Gracias! Ana Elena Guerrero aguerreror@uoc.edu Enric Mor emor@uoc.edu Julià Minguillón jminguillona@uoc.edu