Publication: Evaluación de objetos digitales de aprendizaje musical en Moodle
Authors
Espigares Pinazo, Manuel Jesús ; Bautista Vallejo, José Manuel
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Publisher
Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones
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DOI
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info:eu-repo/semantics/article
Description
Abstract
Este estudio presenta la aplicación de procesos automatizados de análisis a objetos digitales de aprendizaje musical online, mediados por una plataforma telemática. A nivel teórico, se basa en la aplicación de los principios del aprendizaje virtual, la educación personalizada y la aplicación de procesos automatizados de análisis de datos educativos. En concreto, se plantea la aplicación de dichas técnicas a los test de evaluación inicial, para medir niveles de conocimientos previos en la materia. El análisis de la información se efectúa a partir de los datos recogidos en una herramienta para la elaboración de cursos online, Moodle. A partir de dichos datos se halla un modelo, denominado k-medias (k-means en lengua inglesa), que permite clasificar los diferentes niveles de conocimientos musicales. El modelo elaborado establece tres perfiles en cuanto al nivel de aprendizaje musical del alumnado: nivel alto, medio y bajo
This study presents the application of automated analysis processes to digital objects in online music learning, mediated through a telematic platform. Theoretically, the study is based on the application of the principles of e-learning, personalized education and implementation of automated processes for analysing educational data. Specifically, this study taps into the application of such techniques to initial test assessment, with a view to measuring levels of subject knowledge. The analysis of the information is undertaken from the data collected in a tool for making online courses, Moodle. From the analysis of these data a model, called k-means, emerges which classifies the different levels of musical knowledge. The model establishes three profiles regarding acquisition of music knowledge: high, medium and low
Cette étude présente l’application de processus automatisés d’analyse aux objets numé riques d’apprentissage musical en ligne, médiatisés par une plate-forme télématique. Sur le plan théorique, il repose sur l’application des principes de l’apprentissage virtuel, de l’éducation personnalisée et de l’application de processus automatisés d’analyse des don nées éducatives. Plus précisément, l’application de ces techniques aux tests d’évaluation initiaux est proposée, afin de mesurer les niveaux de connaissances antérieures sur le sujet. L’analyse de l’information est faite à partir des données recueillies dans un outil pour le développement de cours en ligne, Moodle. À partir de ces données, il existe un modèle appelé k-means (anglais k-means), qui permet de classer les différents niveaux de connaissances musicales. Le modèle élaboré établit trois profils en termes de niveau d’apprentissage musical des étudiants: niveau élevé, moyen et faible.
This study presents the application of automated analysis processes to digital objects in online music learning, mediated through a telematic platform. Theoretically, the study is based on the application of the principles of e-learning, personalized education and implementation of automated processes for analysing educational data. Specifically, this study taps into the application of such techniques to initial test assessment, with a view to measuring levels of subject knowledge. The analysis of the information is undertaken from the data collected in a tool for making online courses, Moodle. From the analysis of these data a model, called k-means, emerges which classifies the different levels of musical knowledge. The model establishes three profiles regarding acquisition of music knowledge: high, medium and low
Cette étude présente l’application de processus automatisés d’analyse aux objets numé riques d’apprentissage musical en ligne, médiatisés par une plate-forme télématique. Sur le plan théorique, il repose sur l’application des principes de l’apprentissage virtuel, de l’éducation personnalisée et de l’application de processus automatisés d’analyse des don nées éducatives. Plus précisément, l’application de ces techniques aux tests d’évaluation initiaux est proposée, afin de mesurer les niveaux de connaissances antérieures sur le sujet. L’analyse de l’information est faite à partir des données recueillies dans un outil pour le développement de cours en ligne, Moodle. À partir de ces données, il existe un modèle appelé k-means (anglais k-means), qui permet de classer les différents niveaux de connaissances musicales. Le modèle élaboré établit trois profils en termes de niveau d’apprentissage musical des étudiants: niveau élevé, moyen et faible.
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