Análisis de la progresión de los estudiantes en una asignatura introductoria a la programación mediante redes bayesianas

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Título: Análisis de la progresión de los estudiantes en una asignatura introductoria a la programación mediante redes bayesianas
Autor/es: Marco-Galindo, Maria-Jesús | Minguillón, Julià | Sancho-Vinuesa, Teresa
Palabras clave: Redes bayesianas | Programación | Retorno personalizado | Evaluación formativa | Aprendizaje práctico
Fecha de publicación: 2020
Editor: Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática (AENUI)
Cita bibliográfica: Marco-Galindo, Maria-Jesús; Minguillón, Julià; Sancho-Vinuesa, Teresa. “Análisis de la progresión de los estudiantes en una asignatura introductoria a la programación mediante redes bayesianas”. En: Badía Contelles, José Manuel; Grimaldo Moreno, Francisco (eds.). Actas de las XXVI Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática, València, 8-9 de julio de 2020. València: Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática, 2020, pp. 69-76
Resumen: Una metodología adecuada para la adquisición de competencias de programación se basa en el trabajo continuado de conceptos teóricos, combinado con la realización de ejercicios prácticos. Es importante que la curva de aprendizaje permita a los estudiantes ir avanzando de forma progresiva, incluyendo elementos que promuevan la reflexión sobre su aprendizaje. Este artículo analiza la trayectoria seguida por los estudiantes en cuanto a la realización de los ejercicios prácticos de evaluación continua, organizados como una secuencia que combina ejercicios obligatorios para superar la asignatura, con otros optativos que pueden decidir entregar o no a lo largo del semestre. Dicho análisis se ha llevado a cabo mediante el uso de redes bayesianas. Los resultados muestran que el perfil de los estudiantes es poco determinante para la superación de la asignatura, pero sí lo es su nivel de seguimiento de la primera actividad. | To foster the acquisition of computer programming competencies, combining theoretical concepts with practical exercises in a continuous sequence seems to be an appropriate methodology. It is important that the learning curve allows students to advance in a progressive manner, including elements that promote reflection. This paper analyzes learners’ paths with respect to the practical exercises, which are organized as a sequence combining mandatory and optional exercises, so learners can decide which exercises they want to submit along the semester. Such analysis was performed using Bayesian networks. Results show that learners’s profile seems to be of no relevance to determine their performance, but it is for their engagement level in the first exercise.
URI: http://hdl.handle.net/10045/125030
ISSN: 2531-0607
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Derechos: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0
Revisión científica: si
Aparece en las colecciones:JENUI 2020

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