Mejora en el descubrimiento de modelos de minería de procesos en educación mediante agrupación de datos de interacción con la plataforma moodle

Resumen

1. Introducción o motivación de la tesis El desarrollo de la integración entre tecnología y sistemas de aprendizaje, nos permiten capturar todos las acciones que realizan los estudiantes cuando interactúan con los entornos de aprendizaje virtuales. Con el objetivo de entender los patrones o rutas seguidas por los estudiantes durante el proceso de aprendizaje, las técnicas de minería de datos (Data Mining, DM) en educación están siendo utilizadas de manera exponencial sobre los registro de eventos generados por estas plataformas. La aplicación de técnicas de DM a datos específicamente recogidos en entornos educativos se denomina minería de datos en educación (Educational Data Mining, EDM) y permite descubrir nuevo conocimiento útil para resolver problemas en educación (Romero & Ventura, 2010). La Minería de Procesos en Educación (Educational, Process Mining, EPM) es una nueva sub-disciplina de EDM que aplica minería de procesos estrictamente a datos educativos (Romero et al., 2016). Tanto EDM como EPM aplican algoritmos específicos a los datos para descubrir patrones y relaciones ocultas, pero a diferencia de EDM, las técnicas de EPM están centradas en el proceso y en los datos del evento (Van der Aalst et al., 2004). En esta tesis se propone la aplicación de técnicas de EPM sobre los datos generado con la interacción de los estudiantes en un sistema de gestión de aprendizaje (Learning Management System, LMS), específicamente Moodle. Obtener modelos que proporcionan una representación visual compresible para los profesores, ha sido la principal contribución realizada en esta tesis. Los resultados generados pueden ser útiles para el seguimiento del aprendizaje de los estudiantes, y para proporcionar una retroalimentación al profesor que le ayude a tomar consciencia de lo que está pasando en el proceso de aprendizaje. 2. Contenido de la investigación Esta tesis doctoral se compone de tres etapas principales. En la primera etapa se ha realizado un trabajo de revisión de búsqueda bibliográfica de EPM, en la segunda etapa se han recogido y pre-procesado los datos procedentes del entorno Moodle, y en la última etapa se han ejecutado y comparado diferentes algoritmos de descubrimiento de modelos. 2.1 Revisión bibliográfica Con el objetivo de analizar las técnicas, algoritmos y herramientas más utilizadas se realizó un estudio bibliográfico de la minería de procesos en educación (Bogarín et al., 2018a). Asimismo, en este estudio nos propusimos comparar EPM con otras áreas de conocimiento para contrastar las semejanzas y diferencias más significativas. Por otro lado, y con la finalidad de adaptar el marco de trabajo genérico de la minería de procesos a uno específico de educación, desarrollamos y describimos los componentes de este nuevo marco. Además, debido a la dificultad que supone el pre-procesado de datos en entornos educativos, explicamos todos los obstáculos encontrados al manipular los diferentes registros de eventos generados por estos entornos. Finalmente, categorizamos por ámbito de aplicación todas las investigaciones de EPM realizadas hasta la fecha, con el objetivo de ordenar y estructurar de una manera eficaz toda esta información. 2.2 Recogida y pre-procesado de datos En las investigaciones (Romero et al., 2016) y (Bogarín et al., 2018b) los datos utilizados fueron obtenidos de la interacción que realizaron estudiantes universitarios del Grado de Psicología de la Universidad de Oviedo en la plataforma Moodle. La asignatura era de carácter obligatorio de tercero de carrera y constaba de 11 temas diferentes que se enviaban semanalmente a los estudiantes para que trabajasen durante un periodo de 15 días. La interacción de los estudiantes en Moodle genera un registro de eventos que fue procesado de una manera exhaustiva y rigurosa para poder obtener modelos educativos válidos. Los atributos que se utilizaron en nuestras metodologías fueron: la fecha, el nombre del alumno, la acción y un campo información que proporcionaba un conocimiento más detallado de la acción realizada. Para nuestros experimentos se utilizaron tres tipos de ficheros. En primer lugar, el registro de eventos obtenido directamente de Moodle y correctamente filtrado. En segundo lugar, un fichero resumen con variables calculadas a partir de la interacción de cada estudiante en Moodle (registro de eventos) y diferentes tablas de bases de datos. Finalmente, usamos un archivo proporcionado por el profesor que contenía un identificador para cada estudiante con el objetivo de mantener su anonimato. En el estudio (Romero et al., 2016) se propuso dos formas de agrupar estudiantes para mejorar el modelo de proceso educativo. Agrupamiento manual, se agrupan a los estudiantes directamente usando solo la nota final y, automática, se agrupan a los estudiantes en base a la interacción que los estudiantes realizan durante el curso en la plataforma Moodle. En el estudio (Bogarín et al., 2018b) se propuso la utilización de una codificación y agrupación de alto nivel de los eventos de bajo nivel que captura Moodle durante la interacción del alumno con el curso. Concretamente, se propuso una taxonomía de cinco categorías principales: aprendiendo (LEARNING), planeando (PLANNING), ejecutando (EXECUTING), revisar (REVIEW) y foro de aprendizaje (FORUM PEER LEARNING). 2.3 Ejecución y comparación de algoritmos En un primer estudio experimental (Romero et al., 2016) aplicamos el algoritmo Heuristic Miner (HM) sobre nuestros conjunto de datos. Se utiliza HM porque además de ser el algoritmo más usado en entornos educativos se diseñó en una métrica basada en la frecuencia. Esto provoca que sea menos sensible al ruido y a registros de eventos que no están completos. Las medidas de calidad que utilizamos fueron el ajuste y la complejidad de las redes obtenidas. En un segundo estudio (Bogarín et al., 2018b) las pruebas se realizaron por temas para analizar más exhaustivamente el comportamiento de los estudiantes. Por otro lado, utilizamos una codificación de alto nivel con cinco etiquetas con el objetivo de conseguir modelos más comprensibles de acuerdo con los supuestos de la teoría de SRL (Self-regulated learning). Se realizó un análisis comparativo de los modelos de procesos obtenidos con los algoritmos más utilizados en entornos educativos (Bogarín et al., 2018a): Alpha Miner (AM), Heuristic Miner (HM), Evolutionary Tree Miner (ETM) e Inductive MIner (IM). Se utilizaron cuatro medidas de calidad para la evaluación de los modelos: ajuste, precisión, generalización y simplicidad. 3. Conclusión En nuestros primeros experimentos y, tras analizar toda la bibliografía relacionada sobre aplicación de minería de procesos en educación, se observó que los algoritmos Alpha Miner (AM), Heuristic Miner (HM) y Fuzzy Miner (FM) eran los algoritmos más utilizados para descubrir modelos de aprendizaje (Bogarín et al., 2016), concretamente HM era el que mejores resultados mostraba. Posteriormente, descubrimos que con el nuevo algoritmo Inductive Miner (IM) se podían obtener mejores resultados (Bogarín et al., 2018b) que con estos algoritmos tradicionales, incluido HM. Hemos conseguido que los modelos visuales sean comprensibles para los docentes y los estudiantes, lo que hace que estos resultados sean esenciales para monitorizar el proceso de aprendizaje. Las metodologías aplicadas para conseguir este objetivo se encuentran en (Bogarín et al., 2016) y (Bogarín et al., 2018b). En estas investigaciones propusimos, con éxito, diferentes tipos de agrupamientos (manual y automático) para mejorar los modelos de EPM y, al mismo tiempo, optimizar el rendimiento (métricas) y la comprensibilidad (tamaño) de los modelos. En (Bogarín et al., 2018b) se realizaron las pruebas por temas, y conseguimos analizar más detalladamente el comportamiento de los estudiantes. Esto es útil porque el profesor obtiene una información más completa de cómo está trabajando el estudiante durante el curso y pueda detectar en una fase más temprana rutas que llevan al fracaso. Por otro lado, utilizamos una codificación de alto nivel con cinco etiquetas y obtuvimos un nivel de abstracción mayor y modelos más comprensibles desde el punto de vista de los supuestos de la teoría de SRL. La utilización de diferentes métricas de evaluación de los modelos obtenidos (Bogarín et al., 2018b), nos sirvió para corroborar de manera empírica tres importantes conclusiones: 1. Con el algoritmo IM obtenemos los mejores resultados en la medida del ajuste. Esto es importante porque no tiene sentido considerar otras medidas si el ajuste no es bueno (Buijs et al., 2012; van Dongen, 2007). 2. Los resultados obtenidos en el balanceo de las métricas de calidad (overall) son mejores en el IM que en otros algoritmos tradicionales de EPM. 3. Los resultados obtenidos en las métricas, analizadas en conjunto o individualmente, son aún mejores en los conjunto de datos que estaban agrupados, como se vio con datos educativos en (Bogarín et al., 2016). Por tanto, la utilización del nuevo algoritmo IM para descubrir modelos de aprendizaje abre un nuevo campo en la investigación, el desarrollo y la comprensión de PM aplicado a entornos educativos. 4. Bibliografía Agrawal, R., & Srikant, R. (1995). Mining sequential patterns. In: Data Engineering. Proceedings of the Eleventh International Conference. Taipei, Taiwan. 3-14. Anuwatvisit, S., Tunggkasthan, A., & Premchaiswadi, W. 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