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Sistema informático para el análisis del
comportamiento de los usuarios en Moodle
Computer system for the analysis of user behavior =
in
Moodle
Recibido: 20-09-2=
019 /
Revisado: 30-10-2019 /Aceptado: 24-11-2019/ Publicado: 07-12-2019
Abstract <=
span
style=3D'font-family:"Times New Roman",serif'> DOI
https://doi=
.org/10.33262/cienciadigital.v3i4.2.1026
With the technological advances of today, new
techniques have been created for the development of distance learning and
teaching, giving rise to the so-called e-learning. This platform proposes a=
new
conception of education with the use of virtual environments based on the w=
eb
as a tool to support the teaching-learning process. The emergence of
specialized software has been encouraged, providing both teachers and stude=
nts
with an important variety of resources. However, despite the development of=
this
software, there is still no system to analyze the preferences and learning
trends of students in the Moodle learning management system. Therefore, it =
is
necessary to develop a computer system that allows the study of user behavi=
or
in these platforms enabling students to have a more personalized service
according to their needs and real interests. The development of this system
will make it possible to improve the quality of education, offering student=
s a
more personalized service, which will boost their knowledge and thus facili=
tate
learning through this type of platform.
Keywords: E-learning, Computer System, Moodle.
Resumen
Con los avances tecnológicos actuales, se han crea=
do
nuevas técnicas para el desarrollo de la enseñanza y aprendizaje a distanci=
a,
dando lugar al llamado e-learning. Esta plataforma propone una nueva concep=
ción
en la educación con el uso de entornos virtuales basados en la
web como una herramienta para apoyar el proceso de enseñanza - aprendizaje.=
Se
ha fomentado la aparición de software especializado, que proporciona a los
profesores y estudiantes una importante variedad de recursos; sin embargo, =
a pesar
del desarrollo de este software todavía no existe un sistema para analizar =
las
preferencias y tendencias de aprendizaje de los estudiantes. Por lo tanto, =
es
necesario desarrollar un sistema informático que facilite el estudio del
comportamiento del usuario en estas plataformas, permitiendo a los estudian=
tes
tener un servicio personalizado, de acuerdo con sus necesidades e intereses
reales. El desarrollo de este sistema permitirá mejorar la experiencia y ca=
lidad
de la educación, ofreciendo a los estudiantes un servicio que contribuirá c=
on
sus conocimientos y facilitará el aprendizaje a través de este tipo de
plataforma.
Palabras clave: E-learning, sistema informático, Moodle.
Introducción
El desarr=
ollo
de nuevas tecnologías de educación y comunicación ha hecho posible el uso de
Internet y más específicamente la WWW (World
Wide Web) en la educac=
ión
a distancia, dando lugar a la llamada educación basada en la Web o e-learni=
ng (Horton,
W. K., 2000).
En los últimos años, el e-learning implica una nueva concepción de la educación a través de la incorporación de nuevas tecnologías en el proceso de enseñanza= y aprendizaje. Esta plataforma educativa proporciona a los docentes y estudia= ntes una importante variedad de recursos, que a menudo es una desventaja. Esto h= ace que el estudiante se desoriente ante la elección de los recursos diseñados. Este problema requiere una reestructuración de cómo el profesor ha diseñado= la asignatura, con el objetivo de que este diseño se adapte mejor a las características e intereses de los estudiantes (Corso & Alfaro, 2010).<= o:p>
El uso de
entornos virtuales basados en la web, como una herramienta pa=
ra
apoyar el proceso educativo, se ha expandido en los últimos años, gracias al
desarrollo de nuevos enfoques y modalidades de educación, como e-learning y=
b-learning. Estas nuevas formas de utilizar la tecnología co=
mo
soporte para el proceso de enseñanza-aprendizaje han fomentado la aparición=
de
software especializado en proporcionar los mecanismos que facilitan el
desarrollo del trabajo autónomo del alumno, su interacción con el profesor =
y el
uso de herramientas colaborativas y de comunicación. para trabajo en grupo =
(Aponte,
Hoyos & Monsalve, 2012).
Para ayud=
ar a
satisfacer estas necesidades, resolver este problema y mejorar la calidad d=
e la
educación superior en esta región a través de estas tecnologías, el Institu=
to
Internacional para la Educación Superior en América Latina y el Caribe (IES=
ALC)
emprendió en 2002 un proyecto sobre educación superior virtual y a distanci=
a.
en esta región, que se insertó en su Programa macro llamado Observatorio de=
Educación
Superior en América Latina y el Caribe (Silvio, 2004).
En varias=
universidades
se han creado diferentes centros de estudio para la investigación en TIC pa=
ra
la educación superior, como la Facultad de Educación a Distancia de la
Universidad de La Habana, el Centro de Referencia en Educación Avanzada (CR=
EA),
donde se encuentra la Universidad Virtual CUJAE, en España la UNIR expandió=
sus
servicios educativos a varios países con la oferta de carreras y maestrías =
en
modalidad virtual (Vázquez, 2008).
En la
Universidad Agraria de La Habana, "Fructuoso Rodríguez Pérez" (UN=
AH)
lleva varios años trabajando en la aplicación de tics a la Educación Superi=
or.
Expresiones de esto son la creación de un Laboratorio de Tecnología Educati=
va
(LATED), donde se desarrolla una amplia variedad de software educativo. Per=
o a
pesar de los grandes esfuerzos realizados para crear un sistema que permita
estudiar el comportamiento de los estudiantes para permitir que el maestro
pueda proporcionar al estudiante lo que realmente necesita para mejorar sus
conocimientos con el uso de este tipo de tecnología.
Para aume=
ntar
el uso de estas plataformas, no existe un sistema que permita analizar las
preferencias y tendencias que los estudiantes usan para estudiar, lo que
permitiría mejorar la calidad de la educación, ofreciendo a los estudiantes=
un
servicio personalizado de acuerdo con sus necesidades e intereses reales y =
de
esta manera facilitan el aprendizaje a través de este tipo de plataforma en=
las
universidades.
Metodología
La
metodología de desarrollo de software utilizada para desarrollar este siste=
ma
informático fue el Proceso Racional Unificado (RUP). Este es un proceso de
desarrollo de software que se adapta de acuerdo a las necesidades de los
desarrolladores y el cliente, porque la comunicación entre ellos debe ser
fluida, lo que permite llegar a un acuerdo para evitar futuros desacuerdos,
además de integrar el Lenguaje Unificado de Modelado (UML) y es basado en
componentes interconectados a través de una interfaz bien definida.
Con el
propósito de ser temprano en la toma de decisiones, el análisis y la
comprensión del comportamiento del usuario cobra una importancia fundamenta=
l,
donde es necesario continuar en detalle sus acciones, lo que podría incluir
toda la trayectoria de las páginas visitadas, el tiempo dedicado a cada uno=
de
ellos, los productos elegidos, la cantidad de transiciones antes de terminar
sumando una compra, etc. (Velásquez & Palade, 2008).
De esta
manera, con el hecho de navegar en la Web se irá acumulando una serie de da=
tos
que brindarán excelente información: el registro web de registros, contienen
todo el viaje de los usuarios; descargas asociadas (páginas, objetos
multimedia, archivos, entre otros) y tiempo invertido (Ortega & Aguillo, 2009).
Estos se
generan cuando se realiza la lectura del código HTML de cada página que lle=
ga y
es interpretado por el navegador, registrando cada objeto dado. Es importan=
te
indicar que, aunque solo se visita una página, más que un objeto se puede
registrar, entre ellos una gran cantidad de objetos sin excelente informaci=
ón
(banner publicitario, iconos, etc.), aunque esta relevancia dependerá en el
estudio que se quiere realizar, por lo que filtrar y registrar los datos de
interés previamente se convierte en una tarea clave (Velásquez & Palade, 2008).
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image028.jpg")
Figura 1: Diagrama de acciones
Fuente: Elaboración propia.
Para diseñar la base de datos, primero es necesario
presentar el diagrama de clases persistentes con sus atributos y relaciones=
, y
también es necesario aclarar que el marco Django tiene su propia base de da=
tos,
para lo que a continuación se muestra en las figuras 2.1 y 2.2, el patrón
lógico y el patrón físico de los datos obtenidos, a partir de las entidades=
más
significativas que se agregaron a la aplicación web.
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image029.jpg")
=
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image030.jpg")
Figura 2.1: Modelo lógico de datos. Figura
2.2: Modelo físico de datos.
Fuente: Elaboración propia Fuente:
Elaboración propia
RUP se
caracteriza por ser administrado por casos de uso, enfocados en arquitectur=
a,
iterativos e incrementales. Permite organizar las actividades de un equipo y
dirige las tareas de cada desarrollador por separado y del equipo en su
conjunto. Especifica los artefactos que deben desarrollarse, ofrece criteri=
os
para el control y medición de los productos (Carrasco,
2015).
Para el
desarrollo del sistema informático, se utilizaron diferentes tecnologías co=
mo
Java como lenguaje de programación, PostgreSQL como sistema de gestión de b=
ases
de datos, Visual Paradigm=
8.0 como herramienta de casos, R y el marco MVC
Django (Boza, 2016).
Django si=
gue
al patrón MVC hasta el pie de la letra que un marco puede llamarse MVC. La =
M, V
y C se separan en Django de la siguiente manera (Libros Web, 2016, <=
span
style=3D'color:windowtext;mso-ansi-language:ES-EC;mso-fareast-language:ZH-C=
N;
mso-bidi-language:AR-SA;text-decoration:none;text-underline:none'>El libro =
de
Django 1.0)
• M, la p=
arte
de acceso a la base de datos, es administrada por la capa de la base de dat=
os
de Django, que describiremos en este capítulo.
• V, la
porción que selecciona qué datos mostrar y cómo mostrarlos, la vista y las
plantillas lo manejan.
• El mismo
marco que sigue su URLconf y llama a la función apropiada de Python para la=
URL
obtenida administra C, la porción que delega dependiendo de la entrada del
usuario visible.
En el
análisis de la información relacionada con el comportamiento del usuario en=
la
plataforma de aprendizaje electrónico, se aplicaron estadísticas descriptiv=
as
utilizando un gráfico de barras para visualizar el uso de Moodle y estadíst=
icas
multivariadas a través del análisis de conglomerados para mostrar una
agrupación de usuarios que tienen un comportamiento similar con respecto a =
los cursos
que visitan y las acciones que realizan visualizándolo gráficamente
(dendrograma).
Resultados
y discusión
El sistema
informático MoodleStat tiene una base de datos =
que proporcionada
los registros de la plataforma Moodle para mostrar cómo se comportan los
usuarios en esa plataforma con respecto a su acceso. Nos da en forma gráfica
(histograma) cómo se comportan las facultades con respecto a los accesos de=
los
usuarios a la plataforma en el año, por semestres, por trimestres, por mese=
s y
por cada momento del día. También muestra información general de las facult=
ades
en forma de tablas que ofrecen soporte para tener conocimiento y control de=
la
plataforma, como el número de registros entre todas las facultades y para c=
ada
una de ellas (leer como un registro los accesos a la plataforma de usuarios=
) la
fecha del primer y último registro, el número total de usuarios que se han
conectado entre todas las facultades y para cada una de ellas, el número de
cursos que existen en cada facultad y los más visitados entre todas las
facultades, acciones realizado por los usuarios en esos cursos y el más
utilizado entre todas las facultades, los usuarios que más acceden a la pla=
taforma
y el número total de veces que el usuario ha visitado un curso por cada cur=
so
visitado en el año en que lo visitó. Además mostrará una agrupación por usuarios que
tienen un comportamiento similar con respecto a los cursos que visitan y las
acciones realizadas visualizándolo gráficamente (dendrograma) y mostrando a=
los
subgrupos separados de los usuarios los temas y acciones con comportamiento
similar en forma de barra gráfico (histograma).
En primer lugar, el sistema muestra una interfaz p=
ara
que el usuario introduzca su nombre y firma (ver figura 3) para poder ver y
analizar los datos que muestra el sistema. Este sistema utiliza dos listas =
en
su funcionamiento: el administrador del sistema y el otro es el profesor.
El administrador del sistema se encarga de la
administración de los usuarios, de las capacidades y de agregar nuevos regi=
stros
de la base de datos de Moodle para modernizar la información que se muestra=
en
la aplicación. El profesor tendrá acceso total a la información que el sist=
ema
muestra que los usuarios se comportan en la plataforma de acuerdo con sus
accesos sobre cómo, los cursos que visitan y las acciones que realizan en
ellos.
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image031.jpg")
Figura 3: Interfaz de autenticación del sistema informático.
Fuente: Elaboración propia
La Figura 4 muestra la interfaz relacionada con el
análisis entre todas las facultades, los accesos para cada una de las
asignaturas y un gráfico de barras que representa el comportamiento de los
usuarios según su acceso a la plataforma en cada una de las asignaturas.
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image032.jpg")
Figura 4:<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif'> Interfaz
de análisis de los sujetos.
Fuente: Elaboración propia
El análisis del comportamiento de los meses se
visualiza en la figura 5, donde se destaca que los meses convergentes son o=
ctubre
y noviembre, siendo este último mes donde se realizan los exámenes intersem=
estrales
y trabaja extra clases antes de terminar el semestre.
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image033.jpg")
Figura 5:<=
span
style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New Roman",se=
rif'> Comportamientos
de los accesos por meses.
Fuente: Elaboración propia
En la figura 6 se muestra el comportamiento de los
accesos de los usuarios por momentos del día, siendo la mañana el momento d=
el
día más concurrido por los alumnos y profesores.
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image034.jpg")
Figura 6: =
Comportamientos
de los accesos para momentos del día.
Fuente: Elaboración propia
Otro resultado interesante se visualiza en la figu=
ra
7, en la misma que llevas a la agrupación de usuarios según sus comportamie=
ntos
con respecto a los cursos que visitan y las acciones que se llevan a cabo en
ellos, mostrando un dendrograma para los usuarios filtrados en a formar sus
acciones y los grupos formados por cada uno de sus miembros.
![](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image035.jpg")
Figura 7: Agrupación de los usuarios
Fuente: Elaboración propia
Conclusiones
La realiz=
ación
del software permite el estudio de los perfiles de usuario con respecto al =
uso
de la plataforma Moodle y su incorporación proporcionará información sobre =
el
comportamiento de los usuarios de acuerdo con su acceso y las acciones en la
plataforma Moodle.
Al poder =
establecer
estadísticas de preferencia de cursos y poder segmentar los usuarios por ca=
tegorías
demográficas como son: edades, sexo, estudios, etc, será
posible una mejor programación de los cursos y un eficiente uso de los
recursos.
El conocer
los cursos con mayor demanda, establece una clara guía del mercado educativo
sobre la tendencia de lo que el mercado exige de sus colaboradores, que es =
precisamente
en los que se capacitan con mayor frecuencia.
Referencias Bibliográficas:
Aponte, F. A., Hoyos, J. G. & Monsalve, J. A. (2012). Minería de
usabilidad aplicada a plataformas virtuales de aprendizaje. Revista Virtual
Universidad Católica del Norte, núm. 37, septiembre-diciembre, pp. 27-43.
Boza, J.C. (2016). Sistema Informático para el análisis de los perfiles de usuar=
ios
en plataforma e-learning de la UNAH. Tesis presentada en opción al Título de
Ingeniero en Informática. Universidad Agraria de la Habana. Provincia
Mayabeque.80p.
Corso, C. L. & Alfaro, S. L. (2010). Minería de uso web: Present=
ación
de caso práctico para el mejoramiento de la Educación, basada en el uso de
plataformas virtuales. XII Workshop de Investigadores en Ciencias de la
Computación, p.177-182.
Horton,
W. K. (2000). Designing web-based training: how to teach anyone
anything anywhere anytime. ISBN-10:047135=
614XNew
York.
Libros Web (20=
16).
Ortega-Priego, J.-L. & Aguillo, I. F (2009).
Minería del uso de webs. El
profesional de la información, 18, 20-26.
Silvio, J. (2004). Tendencias de la educación supe=
rior
virtual en América Latina y el Caribe. Publicaciones UNESCO-IESALC. México,=
D.
F, 237 p
Vázquez, Y. (2008). Siste=
ma de objetos
de aprendizaje para la enseñanza de la Matemática básica en la carrera
Ingeniería Agronómica. Tesis en opción al grado de Master en Nuevas
Tecnologías, Universidad Agraria de la Habana.100p.
Velásquez=
, J
and Palade, V (2008). Adaptive
web sites: A knowledge extraction from web data approach. Proceedings of the
2008 conference on Adaptive Web Sites: A Knowledge Extraction from Web Data
Approach. IOS Press, 1-272.
![3Deditorial1.png](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image036.jpg")
PARA CITAR EL ARTÍCULO INDEXADO.
Velasteguí López, E., Gavilanes Sagñay, M., & Yanza Ch= ávez, W. (2019). Sistema informático para el análisis del comportamiento de los u= suarios en Moodle. Ciencia Digital, 3(4.2), 217-227. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i4.2.1026
![3Deditorial1.png](3D"16MarcoGavilaneztics_archivos/image037.jpg")
El artículo qu=
e se
publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente
reflejan el pensamiento de la Revi=
sta
Ciencia Digital.
El
artículo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parc=
ial
y/o total en otro medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Ciencia Digital.
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