Diferencia entre revisiones de «Metas de analítica del aprendizaje»

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== Acerca de las metas ==
 
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[[File:create_model_2.png|thumb]]Las metas representan un “bueno conocido”-- algo acerca de lo cual tenemos muy buena evidencia de su valor. Las metas deben ser diseñadas cuidadosamente para que estén alineadas con las prioridades curriculares de la institución. Cada modelo tiene una única meta. El “Analizador”[[File:analyser.png|thumb]] (contexto en el cual las metas serán evaluadas) es controlado automáticamente por la selección de la meta.
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Las metas representan un “bueno conocido”-- algo acerca de lo cual tenemos muy buena evidencia de su valor. Las metas deben ser diseñadas cuidadosamente para que estén alineadas con las prioridades curriculares de la institución. Cada modelo tiene una única meta. El “Analizador”[[File:analyser.png|thumb]] (contexto en el cual las metas serán evaluadas) es controlado automáticamente por la selección de la meta.
  
 
== Metas proporcionadas con Moodle estándar ==
 
== Metas proporcionadas con Moodle estándar ==
 
Moodle proporciona una lista creciente de metas incluidas en el núcleo estándar de Moodle:
 
Moodle proporciona una lista creciente de metas incluidas en el núcleo estándar de Moodle:
  
* '''Estudiantes en riesgo de no lograr las competencias asignadas al curso''' -- This target provides predictions for students enroled in courses with competencies assigned. To train the model, a history of courses with competencies and records of competencies achieved must be available on the site. Courses in both the training and prediction sets must have start and end dates.
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* '''Estudiantes en riesgo de no lograr las competencias asignadas al curso''' -- Esta meta proporciona predicciones para estudiantes inscritos en cursos con competencias asignadas. Para entrenar el modelo, debe estar disponible en el sitio una historia de cursos con competencias y registros de competencias logradas. Los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y de predicción deben tener fechas de inicio y término.
* '''Estudiantes en riesgo de no cumplir las condiciones de finalización del curso''' -- This target provides predictions for students enroled in courses with completion conditions set. To train the model, a history of courses with completion conditions set and calculated must be available on the site. Courses in both the training and prediction sets must have start and end dates.
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* '''Estudiantes en riesgo de no cumplir las condiciones de finalización del curso''' -- Esta meta proporciona predicciones para estudiantes inscritos en cursos con condiciones de finalización configuradas. Para entrenar el modelo, debe estar disponible en el sitio una historia de cursos con condiciones de finalización configuradas y calculadas. Los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y de predicción deben tener fechas de inicio y término.
* '''Estudiantes en riesgo de abandonar''' -- This target uses minimal assumptions to estimate student dropout. If the student participates at all in the last quarter of the course, the student is assumed not to have dropped out. The only requirement is that the courses in both the training and prediction sets must have start and end dates.
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* '''Estudiantes en riesgo de abandonar''' -- Esta meta usa suposiciones para estimar el abandono de estudiantes. Si el estudiante participa en algo en el último cuarto del curso, se asume que el estudiante no ha abandonado el curso. El único requisito es que los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y predicción tengan fechas de inicio y término.
* '''Estudiantes en riesgo de no obtener la calificación mínima para pasar el curso''' -- This target provides predictions for students enroled in courses with a minimum passing grade configured. To train the model, a history of courses with passing grades must be available on the site. Courses in both the training and prediction sets must have start and end dates.
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* '''Estudiantes en riesgo de no obtener la calificación mínima para pasar el curso''' -- Esta meta proporciona predicciones para estudiantes inscritos en cursos con una calificación mínima aprobatoria configurada. Para entrenar el modelo, debe estar disponible en el sitio una historia de cursos con calificaciones aprobatorias. Los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y de predicción deben tener fechas de inicio y término.
  
Although these targets all apply to student enrolments in courses, this is not a requirement. Targets can be based on any outcome or process in Moodle.
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Aunque todas estas metas aplican para inscripciones de estudiantes en cursos, esto no es un requisito. Las metas pueden estar basadas en cualquier resultado o proceso en Moodle.
  
  
[[en:earning analytics targets]]
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[[en:Learning analytics targets]]

Revisión actual del 17:53 9 jul 2019

Acerca de las metas

create model 2.png
Las metas representan un “bueno conocido”-- algo acerca de lo cual tenemos muy buena evidencia de su valor. Las metas deben ser diseñadas cuidadosamente para que estén alineadas con las prioridades curriculares de la institución. Cada modelo tiene una única meta. El “Analizador”
analyser.png
(contexto en el cual las metas serán evaluadas) es controlado automáticamente por la selección de la meta.

Metas proporcionadas con Moodle estándar

Moodle proporciona una lista creciente de metas incluidas en el núcleo estándar de Moodle:

  • Estudiantes en riesgo de no lograr las competencias asignadas al curso -- Esta meta proporciona predicciones para estudiantes inscritos en cursos con competencias asignadas. Para entrenar el modelo, debe estar disponible en el sitio una historia de cursos con competencias y registros de competencias logradas. Los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y de predicción deben tener fechas de inicio y término.
  • Estudiantes en riesgo de no cumplir las condiciones de finalización del curso -- Esta meta proporciona predicciones para estudiantes inscritos en cursos con condiciones de finalización configuradas. Para entrenar el modelo, debe estar disponible en el sitio una historia de cursos con condiciones de finalización configuradas y calculadas. Los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y de predicción deben tener fechas de inicio y término.
  • Estudiantes en riesgo de abandonar -- Esta meta usa suposiciones para estimar el abandono de estudiantes. Si el estudiante participa en algo en el último cuarto del curso, se asume que el estudiante no ha abandonado el curso. El único requisito es que los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y predicción tengan fechas de inicio y término.
  • Estudiantes en riesgo de no obtener la calificación mínima para pasar el curso -- Esta meta proporciona predicciones para estudiantes inscritos en cursos con una calificación mínima aprobatoria configurada. Para entrenar el modelo, debe estar disponible en el sitio una historia de cursos con calificaciones aprobatorias. Los cursos en ambos conjuntos de entrenamiento y de predicción deben tener fechas de inicio y término.

Aunque todas estas metas aplican para inscripciones de estudiantes en cursos, esto no es un requisito. Las metas pueden estar basadas en cualquier resultado o proceso en Moodle.