Radiografía de una formación online: ¿Qué información podemos extraer de Moodle?

La libertad de horarios que proporciona la docencia online asíncrona es un atractivo muy relevante para muchos/as estudiantes que, a su vez, puede tener efectos negativos como el abandono o la falta de implicación. En este trabajo se analizan los registros internos de Moodle generados en un curso de este tipo organizado por la Universidad de Alicante con el fin de analizar qué uso se da a esa libertad. Concretamente, se plantea inferir información útil de los grandes volúmenes de datos que registra Moodle durante su utilización por parte de los/as estudiantes para tratar de describir su comportamiento así como para tratar de identificar las características diferenciales que puedan existir entre distintos subgrupos. Por un lado, se trata de detectar diferencias entre estudiantes que finalizan el curso frente a estudiantes que lo abandonan y, por otro lado, dentro de los/as que finalizan, se trata de detectar diferencias entre estudiantes en función del rendimiento final alcanzado.

A estos efectos, se extrae de Moodle una base de datos con los logs que guardan la información de cada uno de los clicks que se han registrado en el curso y se cruza con los datos de matrícula. Ante el gran volumen de datos, se utiliza el programa R para diseñar un algoritmo de filtrado y análisis de la información. Estratificando la muestra por subgrupos de finalización, rendimiento, género y edad se realizan contrastes de diferencias de medias (t-Student) y medianas (rangos de Wilkoxon) sobre diversas medidas creadas en base a los logs de Moodle.

Tras un proceso de cribado de la base de datos se trabaja con 98.836 logs registrados por 238 estudiantes matriculados/as de los/as que 182 lograron superar el curso mientras que 56 lo abandonaron antes de superar el 80% de las sesiones programadas. Se detectan diferencias significativas entre los subgrupos tanto de finalización y abandono, como de rendimiento, en variables como la edad, el seguimiento del cronograma, duración efectiva de la formación y número/intensidad de logs registrados en cada día de trabajo. Los resultados de los contrastes por género muestran homogeneidad de comportamiento en prácticamente todas las variables analizadas.

Tras la forzosa adaptación provocada por la pandemia durante el curso 2019/2020, la demanda de docencia online asíncrona ha experimentado un crecimiento destacable. En este contexto, consideramos interesante poner el foco de la investigación en el análisis masivo de datos que se puedan extraer de las plataformas educativas con el fin aportar información útil a docentes y entidades organizadoras de este tipo de cursos. En nuestro caso, los resultados obtenidos sugieren que es importante proporcionar guías de orientación y cronogramas para mejorar el porcentaje de éxito en los mismos y evitar la dispersión que pueda acabar en abandono. A su vez, las diferencias observadas entre distintos cuartiles de rendimiento sugieren que el perfil de los/as estudiantes puede condicionar el aprovechamiento a obtener de este tipo de formaciones.

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