Análisis del uso universitario de sistemas de gestión del aprendizaje

2. Análisis del uso universitario de sistemas de gestión del aprendizaje y su relación con la innovación educativa y la calidad docente en el marco del EEES. Resultados en la Universitat de València y procedimientos para la generalización. Paloma Moreno, Vicente Cerverón Miguel Arevalillo, Amparo Oliver

3. Introducción • Creciente implantación de planes de innovación educativa ligados a la convergencia europea. • Introducción progresiva de plataformas universitarias de aprendizaje virtual, complementarias a presencial. • Necesidad de análisis en su fase de implantación y consolidación (dos cursos académicos completos). • Universitat de València, y su LMS, Aula Virtual: cursos 2004-05 y 2005-06.

4. Objetivos • Conocer la contribución del LMS en la mejora de: • los procesos de enseñanza-aprendizaje • los planes de innovación y • el acercamiento a los objetivos marcados vía EEES.  Esta mejora debería reflejarse también en los indicadores de calidad de los centros. • Plantear las bases la generalización y automatización del proceso de análisis.

5. Aula Virtual • Se seleccionó e implantó el Aula Virtual, resultado de la adaptación de la plataforma .LRN a las necesidades de la UV. • Plataforma de gestión del aprendizaje basada en soluciones de software libre  es factible: • adaptarla a las demandas organizativas, y pedagógicas • mejorarla con el desarrollo de nuevos módulos

6. Aula Virtual • Se establecen metodologías y parámetros para planificar y valorar la incorporación del aprendizaje virtual en el conjunto de procesos de enseñanza-aprendizaje, según los criterios de convergencia europea. • Se fomenta la colaboración tecnológica y pedagógica basada en la transferencia y reutilización de materiales docentes y recursos formativos con las universidades que conforman el EEES, y con el resto del mundo.

7. Análisis • A partir de su uso y su relación con los programas de innovación y la calidad educativa. • Se plantea mediante el correspondiente estudio estadístico. • Contrastar si existen asociaciones significativas entre variables y cuál es su magnitud. Para ello se han utilizando coeficientes de correlación lineal de Pearson, y considerando significativas las correlaciones con p<0.05. • Obtener pronósticos en las variables relevantes, siendo para ello necesario identificar modelos de regresión lineal simple y múltiple que respondan a modelos significativos con p<0.05; muestren una capacidad predictiva en términos de varianza explicada adecuada, valorado con R2 o R2ajustada para regresión simple o múltiple, respectivamente. • Resumir un elevado número de variables disponibles para un conjunto relativamente reducido, como es el del número de centros. • - Estudiar si existen diferencias significativas entre las medias en variables como el uso de las distintas herramientas del aula virtual en función del campus, o cualquier variable que pertinentemente conlleva una separación en grupos. Para ello, son utilizadas pruebas t de Student si se trata de comparar dos grupos o para más de dos Análisis de Varianza unifactoriales y factoriales.

8. Análisis tres tipos de datos • Referentes a la utilización del LMS y su evolución durante los dos primeros cursos de implantación. • Referentes a los proyectos de innovación educativa, y su evolución durante estos mismos dos cursos. • Relacionando ambos tipos de datos, se detallan los indicadores de calidad empleados. (que coinciden con algunos de los indicadores de financiación ligada a objetivos).

9. Análisis Ejes de medidas • El eje de medidas son los centros de la Universitat de València. • El segundo modo es el Campus Universitario de cada centro*. *Tres campus que agrupan los centros de estudios por áreas de conocimiento afines: • Campus de Blasco Ibáñez: Humanidades y ciencias de la Salud • Campus de Burjassot-Paterna: ciencias básicas y técnicas • Campus de Tarongers: ciencias Sociales

10. Medidas • Primer grupo: • Profesores: Nº total de personas dadas de alta con el “rol” en las distintas asignaturas de cada centro el curso académico. Cada profesor se contabilizará tantas veces como asignaturas tenga dadas de alta en el AULA VIRTUAL. • Alumnos: Nº total de personas dadas de alta con el “rol” en las distintas asignaturas. Cada estudiante se contará tantas veces como nº de asignaturas del centro esté cursando. • Asignaturas: Nº total de asignaturas en cada uno de los centros el curso académico.  Se incluyen en este grupo de medidas la utilización de las herramientas más representativas del Aula Virtual. Los módulos medidos son: Documentos, Foros, Noticias, Correos, y Actividades

11. Medidas • Segundo grupo: Medidas de los indicadores de calidad educativa • Corresponden a la evolución durante tres cursos de algunos de los indicadores de financiación ligada a objetivos de la UV. • Organizados por titulaciones. • Para el análisis comparativo con el resto de medidas ha sido necesario transformarlos y organizarlos por centro de estudios. Han sido recogidos por el SAP: Servei d’Anàlisi i Planificació de la Universitat de València. Se puede acceder a ellos, con acceso autorizado, vía LDAP a través de la página web institucional.

12. Medidas • Tercer grupo: Medidas de Innovación Educativa • número total de proyectos de innovación educativa para la convergencia europea • cursos de cada centro en que se realizan • número de coordinadores, profesores y alumnos La recopilación de medidas se ha realizado en el GADE: Gabinet d’Avaluació i Diagnòstic Educatiu. Los datos sobre las actividades que se realizan en cada uno de los cursos ligados a innovación educativa son visitables en la página web de la Universitat

13. Resultados • Análisis descriptivo • Mayor utilización de la plataforma en Ciencias Básicas y Técnicas • Mayor utilización en centros con mayor número de PIE • La herramienta más utilizada es Documentos • La menos utilizada es Actividades-Evaluación • Mayor uso del módulo Foros en Humanidades • Mayor uso de Actividades en centros con mayor número de PIE • Documentos no presenta diferencias significativas de uso

14. Resultados • Análisis inferencial • Del grueso de variables estudiadas, sólo han sido descartadas dos, • nº de proyectos de innovación educativa por centro de estudio y • tasa de admisiones en primera o segunda preferencia por centro de estudio  por su comportamiento no lineal • Se ha encontrado evidencia de que el uso de la informática aplicada como innovación tecnológica a la educación superior lleva • mayor uso de las herramientas de Aula Virtual • mayor implantación de la plataforma • aumento en la incidencia de PIES • tendencia a mejorar en indicación de financiación ligada a objetivos. • Las medidas se han podido agrupar en nuevas variables resumen para su uso compactado al crear nuevos instrumentos de evaluación.

15. Generalización • Del proceso de análisis inicial de innovación ligada a la calidad educativa y al uso de TICS en la fase de implantación de LMS • Se propone la Automatización de parte del estudio, a partir del diseño de una herramienta informática específica: • diseño del esquema para documentos XML  análisis de manera automática • documento instancia de dicho esquema que contiene los datos de la universidad • transformación XSLT que convertirá los datos introducidos en la instancia en un fichero de texto plano apto para su introducción en el programa estadístico • análisis automatizados con el programa estadístico.

16. Conclusiones • Importancia de la experiencia con una herramienta de código abierto y la colaboración en una comunidad mundial de desarrolladores. • La Universitat de València es la mayor en España que ha adoptado de manera generalizada para el conjunto de su docencia una plataforma LMS de código abierto ligada a la innovación educativa. • La mayor implementación mundial de .LRN sobre PostgreSQL, con un sistema completamente basado en código abierto. • La utilización y el desarrollo de Aula Virtual se ha revelado, en términos genéricos, como altamente satisfactoria.