Student Interaction with Moodle Activities: a Study Based on Web Mining

Authors

  • Juan Pedro Muñoz-Gea Universidad Politécnica de Cartagena
  • Francisco Javier Pérez de la Cruz Universidad Politécnica de Cartagnea
  • Sonia Busquier Sáez Universidad Politécnica de Cartagena
  • María Magdalena Silva Pérez Universidad Politécnica de Cartagena
  • Carlos Angosto Hernández Universidad Politécnica de Cartagena

DOI:

https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v5.453

Keywords:

Virtual Platform Moodle, Data Mining

Abstract

The purpose of this article is to analyze the learning data set obtained from the Moodle platform andtrack student activity as an essential requirement for this new teaching-learning interactive in implementing the European Higher Educa-tion  Area  (EHEA)  has  been  a  substantial  changes  in  the  assessment  process.  The  various  web  mining  subjects  used  as  a methodology  to  extract  information  using  variables  that  provide  information  about  how  students  interact  with  different activities  configured  in  the  virtual  platform  Moodle  and  monitoring  that  make  the  subject  taking  into  temporary  variables account.  This  is  evidenced  by  the  results  that  systems  for  managing  learning,  Learning  Management  System  (LMS)  in  the form  of  virtual  learning  platforms  store  large  amounts  of  information  that  can  be  drawn  from  the  various  subjects  under interactuaciones with the virtual platform Moodle. We conclude that there is a relationship between interactions with Moodle and academic performance, and the use of students and teachers from the platform.

Author Biographies

  • Juan Pedro Muñoz-Gea, Universidad Politécnica de Cartagena
    Recibió el título de Ingeniero de Telecomunicación en 2005 y el de Doctor en 2011, ambos por la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), en España. En 2006 comenzó a trabajar como investigador en el Grupo de Ingeniería Telemática de la UPCT, centrándose en el campo de las redes overlay P2P. Desde 2008 trabaja como profesor en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la misma universidad. Ha sido investigador visitante en la University College Dublin (2010), en el Politecnico di Torino (2012) y en Telecom Bretagne (2013). Sus intereses de investigación se centran en las redes distribuidas a gran escala, los sistemas de distribución de vídeo y las redes definidas por software (SDN).
  • Francisco Javier Pérez de la Cruz, Universidad Politécnica de Cartagnea
    Realizó sus estudios de Ingeniería de Caminos, Canales y Puer-tos en la Universidad Politécnica de Madrid, en la especialidad de Hidráulica y Energética. Posteriormente  trabajó  en  el  Centro  de  Estudios  Hidrográficos  del  CEDEX,  organismo  dependiente  del Ministerio de Medio Ambiente. Desde 2009 es profesor de la Universidad Politécnica de Cartagena dentro del Área de Ingeniería Hidráulica del Departamento de Ingeniería Civil. En el año 2003 ganó el accésit de los premios Uralita Obra Civil por su trabajo titulado "Evolución histórica del abastecimiento de agua a Toledo: mecanismos y conducciones" y en 2012 el accésit de la V Edición de los premios  MECD-Universia  a  la  inicitiva  Open  Course  Ware  con  la  asignatura  Abastecimiento  de aguas. Sus intereses en investigación se centran en el abastecimiento de aguas, ingeniería hidráulica histórica e innovación docente aplicada a los estudios de ingeniería.
  • Sonia Busquier Sáez, Universidad Politécnica de Cartagena
    Recibió el título de Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Valencia en 1996 y el de Doctora por la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) en el 2003. Trabaja  como  profesora  del  departamento  de  Matemática  Aplicada  y  Estadística  de  la  UPCT  desde  el curso académico 2000/20001, con anterioridad fue profesora en la Universidad de Valencia. Desde su licenciatura ha trabajado en diferentes líneas de investigación como son: Métodos numéricos de alto orden en Espacios de Banach, Restauración de imágenes, Multirresolución, Wavelets  y  Leyes de Conservación. Ha publicado más de 50 artículos en revistas JCR sobre estos temas.
  • María Magdalena Silva Pérez, Universidad Politécnica de Cartagena
    Recibió el título de Ingeniero Técnico en Informática de Gestión en el  2005  y  en  2010  culminó  estudio  del  Master  Oficial  de  Software  Libre  de  la  OUC,  actualmente curso  estudios  de  Doctorado  en  Innovación  Docente  en  la  Universidad  Politécnica  de  Cartagena (UPCT), España. En el año 2006 comenzó a trabajar como administradora de la plataforma virtual de  aprendizaje  de  apoyo  a  la  docencia  en  la  UPCT  y  actualmente  ejerce  como  técnico  de  servicio con la especialidad de Tecnología de Apoyo a la Docencia. Sus interesas en investigación se central en  el  Desarrollo  de  Plataformas  Virtuales  dedicadas  a  la  docencia  y  en  el  uso  de  la  tecnología  en actividades que desarrollen la enseñanza y el aprendizaje.
  • Carlos Angosto Hernández, Universidad Politécnica de Cartagena
    Recibió el título de Licenciado en Matemáticas en 2003 y el de Doctor en 2007, ambos por la Universidad de Murcia, en España. Trabaja como profesor del departamento de  Matemática  Aplicada  y  Estadística  de  la  Universidad  Politécnica  de  Cartagena  desde  el  curso académico 2008/2009. Desde su licenciatura ha trabajado en diferentes líneas de investigación centrándose sobre todo en análisis funcional, espacios de Banach, topología, compacidad, medidas de nocompacidad. Ha publicado más de 50 artículos en revistas JCR.

References

Agudo-Peregrina, A. F., Iglesias-Pradas, S., Conde-González, M. A., Hernández-García, A. (2013). Can we predict success from log data in VLEs? Classification of interactions for leaning analyticis and their relation with performance in VLE-supported F2F and online learning. Computers in Human Behaviour, accepted to be published.

Baker, R., & Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future revisions. Journal of Educational Data Mining, 1(1), pp. 3-17.

Balgojevic, M., & Micic, Z. (2013). A web-based intelligent report e-learning system using data mining techniques. Computers and Electrical Engineering, 39, pp. 465-474.

Donnelly, R. (2010). Interaction analysis in a ‘Learning by Doing’problem-based professional development context. Computers & Education, 55(3), pp. 1357-1366.

Ferguson, R. (2012).The state of learning analytics in 2012: A review and future challenges. Technical report KMI-12-01. UK: Knowledge Media Institute, The Open University. Google Analytics, http://www.google.com/analytics/Moodle, https://www.moodle.org/

Mostow, J., & Beck, J. (2006). Some useful tactics to modify, map and mine data from intelligent tutors. Natural Language Engineering, 12(02), pp. 195-208.

Philips, R., Maor, D., Preston, G., & Cumming-Potvin, W. (2012). Exploring learning analytics as indicators of study behavior. In: World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications (EDMEDIA), pp. 2861-2867.

Romero, C., & Ventura, S. (2007). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert Systems with Applications, 33(1), pp. 135-146.

Romero, C., Ventura, S., & García, E. (2008). Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial. Computer & Education, 51(6), pp. 368-384.

Romero, C., & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 40(6), pp. 601-618.

Sims, R. (1999). Interactivity on stage: Strategies for learner-designer communication. Australian Journal of Educational Technology, 15(3), pp. 257-272.

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Published

2016-03-30

Issue

Section

Research articles

How to Cite

Student Interaction with Moodle Activities: a Study Based on Web Mining. (2016). TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review Revista Internacional De Tecnología, Ciencia Y Sociedad, 5(1), 19-28. https://doi.org/10.37467/gka-revtechno.v5.453