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Recurso docente para la atención de la diversidad en el aula mediante la predicción de notas
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Llorente, Maria Salamó Santiago, Inmaculada Rodríguez Sanchez, Maite Lopez Puig, Anna Balocco, Simone Delor, Mariona Taulé |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | Desde la implantacion del Espacio Europeo de Educacion Superior (EEES) en los diferentes grados, se ha puesto de manifiesto la necesidad de utilizar diversos mecanismos que permitan tratar la diversidad en el aula, evaluando automaticamente y proporcionando una retroalimentacion rapida tanto al alumnado como al profesorado sobre la evolucion de los alumnos en una asignatura. En este articulo se presenta la evaluacion de la exactitud en las predicciones de GradeForeseer, un recurso docente para la prediccion de notas basado en tecnicas de aprendizaje automatico que permite evaluar la evolucion del alumnado y estimar su nota final al terminar el curso. Este recurso se ha complementado con una interfaz de usuario para el profesorado que puede ser usada en diferentes plataformas software (sistemas operativos) y en cualquier asignatura de un grado en la que se utilice evaluacion continuada. Ademas de la descripcion del recurso, este articulo presenta los resultados obtenidos al aplicar el sistema de prediccion en cuatro asignaturas de disciplinas distintas: Programacion I (PI), Diseno de Software (DSW) del grado de Ingenieria Informatica, Tecnologias de la Informacion y la Comunicacion (TIC) del grado de Linguistica y la asignatura Fundamentos de Tecnologia (FDT) del grado de Informacion y Documentacion, todas ellas impartidas en la Universidad de Barcelona. La capacidad predictiva se ha evaluado de forma binaria (aprueba o no) y seg\'un un criterio de rango (suspenso, aprobado, notable o sobresaliente), obteniendo mejores predicciones en los resultados evaluados de forma binaria. |
| Starting Page | 3 |
| Ending Page | 3 |
| Page Count | 1 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 9 |
| Alternate Webpage(s) | http://www.aenui.net/ojs/index.php?journal=revision&op=viewFile&page=article&path%5B%5D=222&path%5B%5D=375 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |