Detección precoz de dificultades en el aprendizaje. Herramienta para la predicción del rendimiento de los estudiantes

Inspirados por las estrategias de detección precoz aplicadas en medicina, proponemos el diseño y construcción de un sistema de predicción que permita detectar los problemas de aprendizaje de los estudiantes de forma temprana. Partimos de un sistema gamificado para el aprendizaje de Lógica Computacional, del que se recolectan masivamente datos de uso y, sobre todo, resultados de aprendizaje de los estudiantes en la resolución de problemas. Todos estos datos se analizan utilizando técnicas de Machine Learning que ofrecen, como resultado, una predicción del rendimiento de cada alumno. La información se presenta semanalmente en forma de un gráfico de progresión, de fácil interpretación pero con información muy valiosa. El sistema resultante tiene un alto grado de automatización, es progresivo, ofrece resultados desde el principio del curso con predicciones cada vez más precisas, utiliza resultados de aprendizaje y no solo datos de uso, permite evaluar y hacer predicciones sobre las competencias y habilidades adquiridas y contribuye a una evaluación realmente formativa. En definitiva, permite a los profesores guiar a los estudiantes en una mejora de su rendimiento desde etapas muy tempranas, pudiendo reconducir a tiempo los posibles fracasos y motivando a los estudiantes.

Assessment of Competences in the Physical Chemistry Area: Use of the Department Teaching Portfolio

Competences have become a standard learning outcome in present university education within the European Higher Education Area (EHEA). In this regard, updated tools for their assessment have turned out essential in this new teaching-learning paradigm. Among them, one of the most promising tools is the “learner´s portfolio”, which is based on the gathering and evaluation of a range of evidences from the student, which provides a wider and more realistic view of his/her competence acquisition. Its appropriate use as a formative (continuous) assessment instrument allows a deeper appraisal of student´s learning, provided it does not end up as another summative (final) evaluation tool. In this contribution we propose the use of the portfolio as a unifying assessment tool within a university department (Physical Chemistry), exemplifying how the portfolio could yield both personalized student reports and averaged area reports on competence acquisition. A proposed stepwise protocol is given to organize the individual competence reports and estimate the global competence level following a bottom-up approach (i.e. ranging from the class group, subject, grade, and academic course).